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为实现医学图像中感兴趣区域辨识度的增强.针对医学图像中CT图的特点提出一种增强算法(Rough Computed Tomography Algorithm,RCTA).算法以粗糙集(Rough Sets,RST)中不可分辨关系理论为基础,根据医学图像中不同的人体组织对应不同的CT值的特点,来定义等价关系,从而将医学图像划分为不同区域,然后对感兴趣区域灰度值保持不变,对其他区域的灰度值作最大化/最小化处理.用RCTA对临床300余张肺部医学图像进行了实验,最后,使用DSM(Distribution Separation Measurement)对RCTA与其他3种常用的增强算法进行量化对比.结果表明:RCTA对医学图像感兴趣区域辨识度的增强,有较好的效果.

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