您的位置: 专家智库 > >

阳维力

作品数:2 被引量:3H指数:1
供职机构:湖南大学电气与信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金湖南省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇形状先验
  • 1篇医学图像
  • 1篇医学图像分割
  • 1篇生物靶区
  • 1篇水平集
  • 1篇水平集方法
  • 1篇头颈
  • 1篇头颈部
  • 1篇头颈部肿瘤
  • 1篇图像
  • 1篇图像分割
  • 1篇肿瘤
  • 1篇纹理
  • 1篇纹理分析
  • 1篇先验
  • 1篇颈部
  • 1篇颈部肿瘤
  • 1篇勾画
  • 1篇核主成分分析
  • 1篇分子

机构

  • 2篇湖南大学
  • 1篇中南大学湘雅...
  • 1篇中南大学

作者

  • 2篇刘国才
  • 2篇余志浩
  • 2篇阳维力
  • 2篇吴海燕
  • 1篇段宣初
  • 1篇胡炳强
  • 1篇张九堂
  • 1篇朱苏雨
  • 1篇莫逸
  • 1篇肖茂发

传媒

  • 1篇湖南大学学报...
  • 1篇中国医学影像...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
头颈部肿瘤分子生物纹理分析与生物靶区自适应勾画被引量:2
2013年
目的探讨头颈部肿瘤分子生物纹理分析和自适应生物靶区(BTV)勾画方法。方法根据肿瘤PET图像的标准摄取值(SUV)及其分子生物"方差"(VAR)纹理特征,提出一种改进的两阶段自适应三维体生长肿瘤BTV勾画方法:首先根据PET图像灰度共生矩阵,提取肿瘤分子生物VAR纹理特征;之后联合肿瘤生物VAR纹理特征,改进先前提出的两阶段自适应三维体生长方法,并进行头颈部肿瘤BTV的自适应勾画。结果鼻咽癌临床PET影像试验和应用结果表明,改进的两阶段自适应三维体生长方法能自适应地勾画鼻咽癌BTV,结果正确合理。结论改进的两阶段自适应三维体生长方法能够更精确地自适应勾画头颈部肿瘤。
刘国才余志浩朱苏雨莫逸胡炳强张九堂阳维力吴海燕
关键词:头颈部肿瘤
集成非线性统计形状先验的M-S图像分割模型被引量:1
2012年
为克服噪声污染、血管遮挡、光照不均匀、对比度小、个体间差异大等视网膜和视神经细微组织结构医学图像分割中固有的困难,提出了一种集成非线性形状先验的医学图像分割新方法.该方法首先采用非线性的核函数将目标先验形状窄带水平集映射到其核空间,然后在核空间进行主成分分析(PCA),以获取目标形状窄带水平集核空间的基底向量,并据此将目标形状先验知识集成到Mumford-Shah向量值图像分割模型,实现医学图像的分割.不同青光眼病人的视乳头图像分割实验结果表明,该方法能够有效地分割噪声大、对比度小且部分被血管遮挡的各阶段的青光眼病人视乳头图像.
刘国才肖茂发段宣初余志浩阳维力吴海燕
关键词:MUMFORD-SHAH模型水平集方法医学图像分割
共1页<1>
聚类工具0