改进的Snake算法在颅脑CT图像分割中的应用

尝试用一种改进的Snake算法创建模型,自动分割CT头颅断层图像的脑组织和脑脊液,用于后期辅助医生对患病部位的诊断和治疗,为临床提供更方便的工具。考虑到脑部CT图像和相邻的骨组织灰度差异较大,利用改进Snake算法对CT头颅图像进行自动分割,将分割的脑组织图像与专业医学影像医生手工分割的CT脑组织图像做对比,发现这种改进的Snake算法分割的CT颅脑图像从轮廓外形、灰度均值和方差值都和专业医生手工分割的CT颅脑图像非常接近,表明这种改进的Snake算法分割CT颅脑图像是可行的。     

基于Simulink的肺部CT图像边缘检测

<正>如今,CT(计算机断层扫描)成像技术为肺部疾病诊断提供了强有力的工具,但是由于现代成像技术的迅速发展,CT成像产生的数据也日益庞大,这给医生的诊断工作带来了巨大的困难。计算机辅助诊断技术的出现大大地提高了医生的诊断效率,并减轻了劳动强度。现在,CT图像中肺部疾病的计算机辅助诊断技术已成为全球的研究热点之一。     

计算机辅助化学教学的研究

计算机的特点是计算速度快、精度高、记忆量大、通用性强,能使人类知识信息准确传递及交换.根据这一特点,它很适用于辅助教学,尤其是辅助化学教学,它具有个别性、交互性、反馈及时性、智能性、控制灵活性等优点,能取得其他教学手段难以取得的效果,大幅度地提高教师的素质和教学质量.     

肝癌特异蛋白对肝癌诊断价值评价

通过对不同人群组７５８例肝癌特异蛋白（Ｓｅｒｕｍ Ｈｅｐａｔｉｔｓ Ｃａｎｃｅｒ Ｓｐｅｃｉａｌ Ｐｒｏ－ｔｅｉｎ,ＳＨＣＳＰ）检测结果;原发性肝癌ＳＨＣＳＰ阳性检率８９．１１Ａ％,高于ＡＦＰ检出率７１．２１％,统计学处理无显著差异（Ｐ〉０．５００）。转移肝癌、肝脏良性肿瘤的阳性检出率分别为７９．３７％、３８．４６％、４．７％,提示对肝外恶性肿瘤的肝转移及肝癌术后复发转移有监测意义。对慢性肝病ＳＨ     

基于S1mul1nk的肺部CT图像边缘检测

如今,CT（计算机断层扫描）成像技术为肺部疾病诊断提供了强有力的工具,但是由于现代成像技术的迅速发展,CT成像产生的数据也日益庞大,     

计算机辅助教育与有机化学课件

随着计算机技术的发展，计算机在教学领域的应用越来越广泛，也越来越受到人们的关注．因此，应运而生的计算机辅助教育就成为一门新兴的交叉学科．本篇论文简要阐述了CBE的产生基础、发展历史、基本概念以及CAI的基本原理．进而介绍了应用PowerPoint制作《有机化学》课件的过程，并根据个人的经验分析了PowerPoint课件制作的优势与不足．     

浅谈基于计算机辅助教育的我国现代远程教育

本文首先阐述了我国远程教育的现状，然后分析了目前远程教育中存在的主要问题，结合这些问题探讨了基于计算机辅助教育的现代远程教育发展．     

计算机辅助编程系统

一、前言随着计算机的广泛应用,计算机软件的需要越来越大,虽然高级程序员的数量一直在增加,但仍不能满足社会日益增长的需求。因此,怎样降低编程的难度或提高编程的效率,已是各大软件公司和科研机构研究的热点。大幅度降低编程难度和提高编程效率最本质的办法,是使用计算机来辅助设计程序,即可以按照人的意志,只提供一些基本方案,就可以自动生成相应的计算机程序软件。Ｃ语言辅助编程系统就是基于这种需求而研制出来的。二、软件的研制过程开发计算机辅助编程系统,必须有一套强有力的软件工具和集成支撑环境。这里,最重要的是构…     

计算机辅助语言教学软件的现状与分析

计算机辅助语言教学作为最有效的语言教学手段之一 ,它在语言教学中的作用是不言而喻的 .然而 ,我国目前的语言教学软件设计还无法满足和适应语言学习者的需要 .只有将教育思想和语言学理论融入软件设计中 ,才能设计出高质量的教学软件 ,满足网络条件下语言教学的需要     

基于三维脉冲耦合神经网络模型的医学图像分割

该文将脉冲耦合神经网络模型从二维平面扩展到三维空间,同时提出一种新的乘积型互信息算法,将其作为脉冲耦合神经网络分割算法的最优分割准则,并将两者结合实现三维医学图像的整体自动分割. 利用该文提出的算法对三维CT肺部图像进行分割实验,结果表明,该算法在保证分割精度的基础上显著地减少了分割运行时间,提高了分割效率,具有应用于医学图像分割的潜在价值.     

基于火焰图像特性的神经网络诊断系统研究

该文运用计算机数字图像处理技术,对气体火焰和煤粉火焰的图像特性进行了试验与理论研究。在此基础上,运用现代人工神经网络智能理论,提出并建立了燃烧火焰状态的图像识别方法,开发出一套具有实用价值的火焰实时诊断识别系统。     

基于CT图像分维估算的沥青混凝土损伤演化研究

在对沥青路面芯样进行轴向压缩疲劳试验时,结合CT扫描技术拍摄了不同疲劳阶段下沥青混凝土的细观结构图像,综合应用图像分析技术和分形理论,估算了细观结构图像的分形维数,并简要分析了沥青混凝土材料的细观结构演化特征.结果表明,定义的分形维数随着损伤的演化发展逐渐增加,可将细观结构分维值作为研究沥青混凝土细观缺陷演化的定量指标.     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

利用JPEG压缩特性的合成图像检测

提出一种利用压缩特性进行JPEG合成图像检测的方案。由多幅JPEG图像内容拼接而成的合成图像中往往存在质量因子不一致性或分块位置不一致性,这两种不一致性可以作为检测JPEG合成图像的有力证据。该文所提方案先对待检测图像进行尝试性的再压缩并考察失真程度,以估计主要内容曾经历过的压缩情况,然后根据再压缩在不同区域引起的失真程度的起伏变化识别合成图像。该方法还可区分合成图像内容的不同来源,并分析质量因子不一致性或分块位置不一致性,为揭示图像伪造行为提供辅助信息。     

基于主动轮廓模型的序列图像分割

提出一种改进的主动轮廓模型应用于医学序列图像的分割。一方面,对内部能量函数增加约束性条件,制约轮廓的长度,使其尽可能短来避免边缘轮廓收敛到中垂线上的其它组织的较强边缘点;另一方面,利用序列图像之间局部区域的信息相关性,重新构造外部能量函数来排除纹理特征的干扰,更好地捕捉到边缘上的拐角点。实验结果表明,提出的改进算法既可以有效地检测出一些拐角点和凹点,又可以避免目标边缘收敛于某些伪边缘点,可达到良好的分割效果。     

基于无人机高分影像的绿地面积提取

无人机高分影像相比传统遥感影像具有一定的优越性,用途十分广泛。传统遥感影像分类技术不再适用于无人机高分影像,本文采用面向对象的分类方法,经过多次实验对比选择出合适的分割尺度再进行分类,可以从影像中较为准确提取出绿地。     

应用Krawtchouk矩和支持向量机的图像纹理分割

提出一种基于Krawtchouk矩和支持向量机的图像纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Krawtchouk矩,然后通过非线性变换将得到的矩值转换成纹理特征,对特征空间进行优化后,使用支持向量机进行纹理分割.和基于Zernike矩的纹理分割结果相比,本文的方法能得到更好的纹理分割结果.     

表面波和Retinex结合的水声图像增强方法

水下复杂信道环境以及各种干扰的存在使得声呐图像分辨率偏低,边缘细节不便于识别处理,传统增强算法大多直接进行增强处理而较少考虑去噪过程. 针对这一问题,该文分析了表面波分解和视网膜皮层图像增强原理,阐述了两者结合的可能性,并在此基础上提出了一种先采用表面波结合自适应阈值去噪处理,再进行多尺度Retinex增强的图像处理方法. 在仿真实验中将该方法与其他图像去噪增强算法分别进行比较,结果表明该方法在边缘细节保持及颜色保真方面具有优势,能够在获得更好的视觉结果的同时控制算法复杂度,有利于后续图像处理.