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论文类型： 期刊论文

发表时间： 2006-12-20

发表刊物： 中国生物医学工程学报

收录刊物： PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号： 25

期号： 6

页面范围： 650-655

ISSN号： 0258-8021

关键字： 超声图像分割;树型框架小波变换;尺度共生矩阵;主分量分析;自组织神经网络

摘要： 有效地实现超声图像的分割依然是临床疾病诊断亟待解决的一个难题.本研究将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵、KL变换主分量分析和自组织神经网络聚类相结合应用于医学超声图像,提出一种分割新方法.实验表明,对于不同的医学超声图像,应用本研究方法均可得到比较清晰的分割结果,且显著地提高了分割图像的对比度,这对于固有对比度较低的医学超声图像来说不啻一种很有效的图像分割新方法,为临床诊断提供新的借鉴.