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差影法matlab代码 主动脉分割与特征提取系统页面展示部分代码 系统最终效果 主动脉病例预览模块 该部分是主动脉病例预览模块的效果，包括分页显示病例，点击病例后可以显示对应的病例CT的第一帧，并在拖动进度条的时候对该病例的CT的所有数据实现预览。 主动脉分割展示模块 显示三个部分的内容，分别是主动脉CTA原图像帧，对应帧的分割热图，最终判断的结果 主动脉特征提取模块 该图是主动脉分割后的3D的体数据和对应中心线提取结果和主动脉的走向的获取。 该图是主动脉的形态特征即长短轴长度的统计 该图是主动脉的影像值特征即像素均值方差的统计 系统运行需求 python==3.6.0 django==2.0 Pillow==6.2.1 numpy==1.17.4 matlab==R2018a 系统运行方法 可用conda创建python36的环境，然后conda activate python36 在python36的环境里进行进入myechartsite目录，运行python manage.py runserver 在本地浏览器中输入：

吉如一线段树~~~

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ED_Lib 用于几何特征提取和验证的EDGE绘图库 关键字：边缘检测，边缘段检测，彩色边缘检测，线检测，线段检测，圆检测，椭圆检测。 边缘绘图（ED）算法是一种主动检测边缘检测问题的方法。 与采用减法方法的其他许多现有边缘检测算法（即在将梯度滤镜应用到消除像素的图像后，采用几种规则，例如Canny中的非最大抑制和滞后）相比，ED算法通过加性策略工作，即一个接一个地选择边缘像素，因此命名为Edge Drawing。 然后，我们处理这些随机形状的边缘段，以提取更高级别的边缘特征，即线条，圆，椭圆形等。从阈值梯度幅度中提取边缘像素的流行方法是非最大抑制，它测试每个像素是否具有最大的像素。沿其梯度方向的梯度响应，如果没有则消除。 但是，此方法不会检查相邻像素的状态，因此可能会导致边缘段的质量低（就边缘连续性，平滑度，薄度，定位而言）。 ED会指向一组边缘像素，并通过最大化边缘段的总梯度响应来

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