医学影像分割是从二维或三维医学影像中检测出目标对象的边界,获取正常
组织器官及肿瘤病变区域，其分割技术在诊断的形态和解剖分析、治疗前的活检
引导与路径规划、治疗中的跟踪与定位、预后的病情进展变化等方面有着重要的
临床意义。虽然基于机器学习的全自动分割算法目前在多模态医学影像分割上取
得了众多的研究成果，并展示出其优秀的分割性能。然而，不同模态的成像技术
受噪声、部分容积效应和图像强度信息不均匀等因素影响，严重降低了图像质量
而引起边界定位困难。加之，肿瘤及组织器官解剖多样性和在不同模态图像上的
特异性表达及空间与时间分辨率各有不同，从而增加了目标对象的复杂性,因此，
全自动、稳定、鲁棒和准确的医学影像分割依然具有较大的挑战。
为解决上述难题，本论文进行了如下研究:从边界识别和形状多变自适应能
力的角度研究提升分割算法精度的方法;研究数据驱动的乳腺超声(Breast
Ultrasound, BUS)、肝脏计算断层成像(Computed Tomography,CT)、前列腺磁
共振(Magnetic Resonance Imaging， MRI)的跨模态图像精准分割算法;调研分
析和验证分
2022-04-29 10:05:40
7.46MB
采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。
包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。如有不会运行源代码或定制私信。
2022-02-15 13:41:27
13.65MB
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