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第一章引言
第二章活动轮廓线模型的表达方式与水平集方法研究
第三章活动轮廓线模型的图像分割模型
第四章基于水平集人机交互模型的医学图像分割
第五章总结与展望
参考文献
致 谢
学位论文独创性声明及学位论文知识产权权属声明
白洁;
青岛大学;
图像分割; 人机交互; 水平集; 窄带法; Mumford-Shah模型;
机译:一种新的基于均值漂移聚类的基于区域的水平集方法,用于自动医学图像分割
机译:基于形状的基于水平集的医学图像分割方法
机译:实时水平集:用于医学图像分割的实时线和水平集的混合方法。
机译:基于自适应混合区域的能量驱动的水平集用于医学图像分割
机译:将机器学习与水平集方法相集成,以进行医学图像分割。
机译:实时水平集:用于医学图像分割的实时线和水平集的混合方法
机译:基于模糊的医学图像分割基于CUDa GpU并行计算的水平集
机译:人类绩效的信息处理模型和计算机辅助工具。任务2.人机交互模型
机译:基于基于解剖学准则的体征的医学图像分割系统和方法
机译:基于概率水平集和基于标签传播强度的图像分割方法
机译:生成医学图像分割深学习模型的装置和方法,由此产生的医学图像分割深学习模型
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