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| 1 | 基于神经网络的CT脑血管图像边缘检测算法显示文摘CT脑血管医学图像的三维重构都是源自二维断层扫描,脑血管边缘特征向量的提取是图像处理的关键步骤。为提高边缘特征的提取和保证三维重建图像的质量,在分析了某些常用的边缘检测算法性能基础上,同时结合CT脑血管图像的像素结构特点,将SA_SOFM神经网络算法成功地用于对CT脑血管图像的边缘特征信息提取中。并对算法进行有效的改进,基于真实图像的实验表明该算法提高了边缘特征信息的精度和鲁棒性。 | 秦然 | 2010 | 电子测量与仪器学报2010，24，4： | 21 |
| 2 | 基于改进蚁群算法的CT图像边缘检测方法研究显示文摘将蚁群算法(ACA)应用于CT图像边缘检测领域,提出一种新的CT图像边缘检测方法。为了提高检测效率、精确度和对各类CT图像的适应性,对蚁群算法进行了改进,并针对图像中的不同内容采取不同的转移策略和信息素更新规则。实验结果表明了该算法的有效性,满足了CT图像三维重建的需求。 | 张景虎 郭敏 王亚文 | 2008 | 计算机应用2008，28，5： | 17 |
| 3 | 基于改进蚁群算法的图像边缘提取的研究显示文摘基于蚁群算法,提出了一种新的图像边缘提取方法。利用图像的灰度梯度作为启发信息,引入运动方向的改变量,通过蚁群在路径上信息素的分布及更新,从而使其迭代搜索逐渐向边缘曲线收敛,根据信息素的情况提取边缘曲线。实验结果证明,该方法利用蚁群算法的正反馈性的优点,有效地提高了边缘提取准确性,获得了比较理想的边缘提取效果。 | 李伟研 杜玉晓 | 2010 | 微型电脑应用2010，26，4： | 4 |
| 4 | 基于线性矩和小波变换的医学图像特征提取显示文摘应用小波矩作为图像特征量以及小波变换进行医学图像的自动特征提取,利用小波变换对线性矩进行分析,提取图像的各分辨率下的小波系数经快速傅里叶变换作为特征。使计算量和数据量大大减少,为特征的选取带来方便。矩特征由于其良好的稳定性、抗噪性和旋转不变性在图像识别中受到了广泛的关注和应用。由小波矩来构造目标的旋转不变性的特征,可以克服传统矩的弊端,又具有旋转不变性的特征。 | 雷赟 龚葵花 | 2010 | 科技信息2010，，3： | 2 |
| 5 | 阈值取值对CT影像边缘提取的效果研究显示文摘阈值选取是图像边缘提取过程中必不可少的步骤,适当的阈值取值使得CT影像边缘部分准确明显地表示出来,可为医学影像的后续处理分析提供好的素材.本实验从二值化图像函数入手,通过计算医学影像均值、标准差、显示灰度直方图,求取影像前景面积和图像逻辑运算分析不同阈值对医学影像边缘提取效果的影响,并使用通用的边缘提取算法对不同阈值影像提取边缘,实验结果发现值为0.2时边缘效果最佳. | 沈本焱 李永宏 | 2014 | 西北民族大学学报(自然科学版)2014，35，2： | 1 |
| 6 | 基于LVQ神经网络脑部CT边缘检测方法的研究显示文摘研究运用LVQ神经网络进行脑部CT图像边缘检测的方法,以提高边缘检测的准确度。使用传统的Sobel算法对脑部CT图像进行边缘检测,作为网络学习的教师信号,并将脑部CT图像的中值特征量、方向性信息特征量、Krisch算子方向特征量3项特征量作为LVQ神经网络的输入信号,进行网络训练后,再将训练好的网络进行边缘检测。在Matlab 2010平台下进行仿真对比,结果显示改进算法边缘检测结果与实际相符,比传统Sobel算法更具优越性。 | 张喜红 | 2016 | 常州工学院学报2016，29，1： | 1 |
| 7 | 基于曲线聚类的CT脑血管提取算法显示文摘CT脑血管的三维重构依赖于图像的二维断层扫描,脑血管感兴趣区的提取是图像处理的关键。为了保证CT脑血管三维重建的图像质量,本文提出了基于曲线聚类的CT脑血管感兴趣区提取算法,首先移除头部CT图像中的头部骨骼,随后采用曲线聚类提取脑血管感兴趣区。该方法关注显影剂的时间放射性曲线的时间序列特征,能够有效的提取脑血管边缘,实验表明该方法具有良好的精度与鲁棒性。 | 杨文博 黄华 | 2018 | 信息技术与信息化2018，，4： | 0 |
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