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pdfImageDivisionForMedicine
- 自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用-Adaptive Algorithm for regional growth in medical image segmentation of
MEDICLEimagedivision
- 基于区域生长法的医学图像分割研究-law based on regional growth in the medical image segmentation study
Medical_Image_Segmentation_Based_on_Snake_Model.ra
- 基于Snake 模型的图像分割技术是近年来图像处理领域的研究热点之一。Snake 模型承载上层先验知识并融合 了图像的底层特征,针对医学图像的特殊性,能有效地应用于医学图像的分割中。本文对各种基于Snake 模型的改进算法和 进化模型进行了研究,并重点梳理了最新的研究成果,以利于把握基于Snake 模型的医学图像分割方法的脉络和发展方向。
Med_img_seg
- 介绍医学图像分割的现状，对已有方法进行总结。概括全面，视角独特。是医学图像处理入门者的很好教科书。
_LevelSet
- 医学图像分割当中形变模型方法中的水平集方法实现代码
LevelSetMethods
- 医学图像分割水平及方法理论书籍《Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces》代码
Bina
- 图像二值化，用于医学图像处理。设定域值，将图像分成两色，以便于分割重建等操作。-Image Binarization for medical image processing. Domain value set will be divided into two color images in order to facilitate the segmentation reconstruction operation.
ImageSegmentation
- 用几何变形模型进行医学图像分割，硕士论文，值得下载。-Using geometric deformable models for medical image segmentation, master s thesis, it is worth download
MATLABimageprocess2
- 医学图像处理，实现图像分割，一基于区域生长法；二基于最佳阈值分割-Medical image processing, and image segmentation, one based on region growing method two thresholding based on the best
FCMandKFCM
- 采用模糊聚类算法和加核模糊聚类算法进行医学图像的分割。采用matlab编程，界面处理较好。 -Using fuzzy clustering algorithm and processing of nuclear fuzzy clustering algorithm for medical image segmentation. Using matlab programming, interface, better handling.
DiView
- 医学图像处理,包括图像增强，图像分割，图像配准等常用的算法-medical image processing
medical_image_segment
- 使用最大熵法和二维最大商法实现医学图像的分割-Using the maximum entropy method and the largest commercial two-dimensional segmentation of medical images
MRI-brain-segmentation-using-FCM
- FCM是一种实用的算法，在医学图像分割中被广泛应用，有很多的改进措施，本程序是基于FCM来分割MRI人脑图像-MRI brain segmentation using FCM
图像分割中常用的水平集方法的matlab源代码
- 图像分割是图像分析的关键步骤，而水平集方法是图像分割的一项热门方法，它有着许多算法不具有的优点，尤其可用于分割背景复杂信息难以提取的医学图像。这里是一些水平集分割图像的matlab的实现例子，希望可以帮到大家。(Image segmentation is the key step of image analysis, while the level set method is a popular image segmentation m
Desktop
- 实现图像分割活动轮廓模型融合了图像的多种信息，分割出来的图像边缘是一个封闭的曲线。 本文的研究目的是寻找一种分割效果精确，同时分割速度快的基于活动轮廓模型的 医学图像分割算法。本文首先阐述了医学图像分割的背景，研究的意义，并介绍了 常见的医学图像分割算法。其次，介绍了活动轮廓模型的原理，并提出了其中的热 点研究方向：几何活动轮廓模型。再次，将其分为基于轮廓的几何活动轮廓模型和 基于区域的几何活动轮廓模型两个方向，分别提出改进的
肺实质提取
- 先读取DICOM格式的医学图像，获得相应的与智能，再对图像进行分割，最后进行肺实质的提取。(First read the medical image in DICOM format, obtain corresponding and intelligent, then divide the image, and finally extract the lung essence.)
152张未分割图10
- 152张灰度的肝脏切片图像（没有标记），格式为jpg(152 grayscale liver slices (no marked).)
SVM
- 用于医学图像的支持向量机分割，没有嵌套，简单易懂，对学习聚类分割有很大的帮助(Mean clustering segmentation for medical images, no nesting, easy to understand, great help for learning clustering segmentation)
meanshift聚类
- 医学图像分割方法的研究较多,而对分割算法的评价方法的研究却很少的问题,提出了一种判断和比较医学图像分割算法优劣的评价方法。首先对现有的几种评价方法进行了综述,并总结出了一套评价系统。可靠性、精确性、区域统计特性和效率是评价一个分割方法的4个重要参数(There are many researches on medical image segmentation methods, but there are few researches o
3DUNET-simply
- 使用3Dunet进行医学图像分割，讲三维图像进行分割(Medical image segmentation using 3dunet)