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探究医学超声图像分割技术 医学图像分割有什么应用价值
正在研究医学超声波图像分割技术。知网论文的学术不端检查伴随着医学超声波图像分割技术的迅猛发展，通过动态计划模型和水平设定模型等技术，使三维图像的分割技术快速发展。图像分割是计算机进行临床辅助诊断的重要方法，可以用于实时监控病情和准确定位疾病等。为了从超声波图像中获得准确的临床诊断信息，先进的图像分割技术是不可或缺的。
1、在图像分割技术的运用中的各种方法传统医学超声波图像的分割技术主要有两种，一种是基于边缘检测的方法和以区域成长为基础的方法。通常，为了获得更好的分割效果，在实际应用程序中，将这两种方法组合使用。1.1、基于区域增长的方法这种图像的分割方法是将像素按照若干规定的特征进行分类并划分成不同的区域。因此，每个相邻区域具有不同的均匀性。
的主要基础技术是集成技术、分裂技术和随机场技术。1.2、基于合并、分裂技术的区域成长法主要分为合并、分裂、合并-分裂结合三种方法。合并方法：首先将整个图像分割成多个相同的基础区域，识别各个区域的均匀性，将接近均匀性的区域合并，使最终获得的区域达到一定的均匀性。分割方法：将整体图像均等分割成4个，将分割结果作为下一个分割模板。当达到一定均匀性时，将区域行进到下一分割，直到满足每个区域的均匀性为止，结合集成/分裂的方法：将相邻的特征相似区域集成，不断地分裂不均匀区域。
这些方法对图像有共同的基本要求。高像素。高像素保证图像的分辨率和质量，在进行图像的合成和分裂的处理时，不进行过剩的处理，结果产生失真。由于
通常将这些方法应用于其他超声波图像分割方法的辅助，所以这些参考文献极少。