【摘 要】
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动物模型是现代生物医学研究中重要的实验方法和手段，分割出小动物的各个器官是各种小动物成像技术的需要，也是医学影像处理与分析的首要要求。首先，本文针对医学图像中常用的小
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动物模型是现代生物医学研究中重要的实验方法和手段，分割出小动物的各个器官是各种小动物成像技术的需要，也是医学影像处理与分析的首要要求。首先，本文针对医学图像中常用的小鼠模型提出了一种结合模糊连接度和Otsu方法的交互式图像分割方法，该方法首先应用一种动态规划的方法求出种子点的模糊连接对象，然后通过Otsu方法设置阈值提取出小鼠的骨骼图像。最后以小鼠CT采集数据进行了验证，实验结果证明了该方法的有效性。此外，针对基于高斯混合分布的医学图像分割方法，本文还提出了一种改进的各项异性平滑滤波来对图像进行预处理，然后结合直方图分析方法为分解混合密度的经典方法-期望最大算法提供良好初值，最后用期望最大算法来迭代实现对混合密度的分解。并针对小鼠的CT采集数据应用此方法提取出了其肺部图像，实验结果证明了其优越性。
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