【摘 要】
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目的:为提高血肿分割精度,提出一种基于改进Canny算子的颅内类血肿噪声检测方法。方法:首先用区域生长算法分割出颅脑组织,去掉颅骨等干扰信息。然后使用基于改进Canny边缘检测的方法检测颅脑边缘类血肿噪声,并与原图像进行与运算消除该噪声。最后,通过使用OTSU适应度函数的遗传算法精准分割出颅内血肿。结果:该方法在随机抽取的200例颅脑血肿图像中,血肿检测的准确率达到96.3%,Dice相似度达到9
【机 构】
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宁夏大学信息工程学院,宁夏医科大学总医院心脑血管病医院放射科
【基金项目】
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国家自然科学基金(61862050),宁夏自然科学基金(2020AAC03031)。
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目的:为提高血肿分割精度,提出一种基于改进Canny算子的颅内类血肿噪声检测方法。方法:首先用区域生长算法分割出颅脑组织,去掉颅骨等干扰信息。然后使用基于改进Canny边缘检测的方法检测颅脑边缘类血肿噪声,并与原图像进行与运算消除该噪声。最后,通过使用OTSU适应度函数的遗传算法精准分割出颅内血肿。结果:该方法在随机抽取的200例颅脑血肿图像中,血肿检测的准确率达到96.3%,Dice相似度达到93.5%。结论:该方法能准确、有效地检测并分割出颅内血肿。
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