Python基于各种挑战的SOTA医学图像分割方法

ITK_SoftwareGuide&医学图像处理与分析&医学图像分割与配准（ITK实现分册）&医学影像学（第6版）

针对现有无须重新初始化的变分水平集分割模型,存在对边缘模糊、对比度差等图像不是很敏感、分割效果不理想的问题,提出了一种基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法。将原始图像进行核模糊C-均值聚类,把得

针对医学图像中由于偏移场的存在而导致图像灰度不均匀的问题，提出了一种基于局部区域信息的医学图像分割及偏移场矫正方法，以矫正偏移场使图像变为灰度均匀。该方法利用图像局部区域信息，通过拟合图像和原始图像构

(Keras)Unet图像分割

很多机器学习算法已经被应用于医学图像处理。为了进一步处理医学图像,使得医学图像的分割质量好、配准效果好、融合效果佳、含噪量低,本文结合机器学习原理,改进传统医学处理方式,针对常见的四种医学图像,分别从

为了克服聚类算法对灰度不均匀和有噪声的医学图像分割存在鲁棒性较差等缺点，提出一种基于核密度估计的密度聚类方法分割医学图像。在分析DENCLUE密度聚类算法的思想及爬山策略存在的三个问题的基础上，改进了

可变精度粗糙集模型是标准粗糙集模型的扩展,通过引入参数β,改善了粗糙集模型对噪声数据的适应能力。通过对VPRS理论的应用,分析了决策表中分类质量γ与参数β值之间的反向相关关系,基于两者之间关系的分析结

小波变换对图像处理有很大的贡献，本论文采用基于改进的小波，应用在图像融合上，算法效果很红

针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相邻低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域

摘 要 : 人体组织器官的三维图像分割是医学图像分 析和医 疗诊断 的重要 前提, 是医学 图像三 维可视 化的重要 研究 内容。随着 医学成像技术和三维可视化技术的飞速发展, 计算机 辅助诊断成为现