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基于程度集方法的医学图像宰割

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毕业论文范文题目：基于程度集方法的医学图像宰割，论文范文关键词：基于程度集方法的医学图像宰割
基于程度集方法的医学图像宰割毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在图像宰割范畴中,医学图像宰割作为重要分支之一,国内外学术界始终给予高度的器重。近年来,跟着大量出现及应用临床高精度医学成像设备跟高速打算机,医学图像技巧程度在从前的短短的三十年间获得了明显的晋升。CT、超声、磁共振、数字减影、正电（文章此处忽略..）子发射断层等多种进步的技巧已经成功地利用于临床,并逐步成为临床医学研究、诊断跟医治的必备跟惯例手段,不仅给人们提供了充分的图像信息数据,对医学图像宰割研究的进一步发展起了促进作用,同时也在很多的生物医学图像利用方面获得了宏大的成功。（文章此处忽略..）医学图像宰割问题是指将医学图像宰割成一系列彼此互不相交的匀质区域。作为医学图像处理一项最基本技巧,它是对人体组织进行定性或定量分析所必不可少的关键步骤,是一个极特别且重要的研究范畴。在当前,医学图像宰割重要的处理对象是各种细胞、组织（本文此处忽略..）跟器官的图像。在本文中,第一章介绍了医学图像宰割的背景、面临艰苦、及一些算法跟算法评估。第二章对本文感兴趣的程度集方法进行了介绍,根据当前一些程度集方法,经过对比、分析跟总结给出了两个新的改进模型：个是结合边沿跟区域信息的无从新初始（此处忽略..）化程度集方法,一个是引入部分边界统计的无从新初始化程度集方法。第三章是数字实验,对本文给出的第一个新的改进模型进行了数字实验,通过实验,可能表明该模型算法的有效性。第四章是对全文的概括跟总结,并指出了今后工作要尽力的方向跟重点。

以上为本篇毕业论文范文基于程度集方法的医学图像宰割的介绍部分。

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