典型文献
基于最大熵阈值分割法的颅脑CT图像血肿自动诊断系统研究
文献摘要：
目的:探讨颅脑CT图像中血肿区域自动分割的图像处理方法,以解决人工处理颅脑CT图像效率低及误差大等问题.方法:选取在医院进行治疗的出血性脑卒中病患的颅脑CT图像,基于颅脑解剖结构及CT成像原理分析得到CT图像的先验模型,并根据其一维灰度直方图特征为基础,进行颅骨区域图像和颅内组织的分割,依据病灶一维灰度直方图的曲线特征完成病灶的分类检测,并采用最大熵阈值分割法(KSW熵算法)确定最佳分割阈值实现血肿区域的分割,并完成颅脑CT图像血肿自动检测系统的设计.结果:通过对颅脑CT图像实施分割,结果表明该方法能够明显降低血肿区域的分割误差<6.5％.结论:基于KSW熵算法能够确定颅脑CT图像中血肿区域的最佳分割阈值,较好实现血肿病灶的自动化诊断.
文献关键词：
颅脑CT图像;血肿病灶;图像分割;最大熵阈值分割法(KSW熵算法)
中图分类号：
作者姓名：
李雪梅;曹琼;曹慧敏;杜果
作者机构：
重庆市巴南区第二人民医院内一科 重庆 400054;重庆理工大学计算机学院 重庆 400054
文献出处：
引用格式：
[1]李雪梅;曹琼;曹慧敏;杜果-.基于最大熵阈值分割法的颅脑CT图像血肿自动诊断系统研究)[J].中国医学装备,2022(08):1-5
A类：
血肿病灶
B类：
最大熵阈值分割,分割法,自动诊断,诊断系统,自动分割,出血性脑卒中,颅脑解剖,解剖结构,成像原理,原理分析,先验模型,灰度直方图,直方图特征,颅骨,颅内,曲线特征,分类检测,KSW,分割阈值,自动检测系统,自动化诊断,图像分割
AB值：
0.280495
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