1、“.....其结构思路如下其中输入与权值对应，传递函数计算出权重和，数据。医学图像分割方法论文原稿。传统的模糊均值聚类算法在运用时不需要人为的干预，能够克服灰度图像中存在的不确定性和模糊性，适合自动分割应用领域。文献对该方法分割复杂结节的准确性稳健性和重复性进行了考证。者均以信息为线索，采用模糊分割在图像上勾画肿瘤轮廓，如图所示。然而，若信息与信息差异较大，算法中的折中机制会带来较大的分割误差。模糊在对組织异常，区域未知的医学图像进行分割时，很难确定聚类的数目。该项用于描述图像的前景致性，以提取共同对象。￡项则为背景项，其由图像中的目标像研究计算机工程与应用，侯晓凡，吴成茂，种快速的模糊局部均值聚类分割算法计算机科学，龚勋，王国胤，李天瑞等基于混合能量活动轮廓模型的人脸分割方法，软件学报，祝世平，郭智超，高洁等......”。

2、“.....巩萍，王阿明，基于灰度共生矩阵医学图像分割方法论文原稿实际情况组合是提高图像分割精度的重要策略。参考文献申铉京，龙建武，陈海鹏等维直方图重建和降维的阈值分割算法电子学报，邸秋艳，基于熵的阈值图像分割方法研究燕山大学，罗杰，孔韦韦，刘睿基于和区域生长的红外与可见光图像融合算法中国科技论文，陶彬娇，陈倩，潘中良等，基于和区域生长的服装图像前景提取算法，华南师范大学学报将与融为体，提供组织和病变区域的代谢信息，提供解剖形态结构信息，者的结合提高了诊断的准确性。医学图像分割在临床应用方面有着重大的意义，分割结果方便医生更充分的发掘医学图像反映的解剖病理等信息，为后续制定或修改病人的治疗方案提供依据。另外，在放疗计划中，通过病变区域的分割，为医生的诊断和治疗提供了更快捷形象手段，提高了诊疗效率......”。

3、“.....虽然关于成像。图像的临床应用成像技术通过正电子示踪剂的聚集情况反应组织和病变区域的代谢率，进而鉴别其恶化程度。成像灵敏度高和特异性高，能在人体出现代谢异常时发现病灶，这特点使之广泛用于肿瘤神经系统疾病和心血管疾病，成像也有定的局限性，如果患者对显像剂的病理性吸收和生理性吸收区别不大，图像中的癌性组织与其周围的正常组织易混淆。大量科研人员和临床医生开展了自动辨别及勾画肿瘤区域等相关研究。欧洲立项的系统通过分析图像，综合多种分割算法得到肿瘤描记结果，获得具有最人工神经网络法人工神经网络是种模拟人脑神经元对输入信号进行处理的模型，其结构思路如下其中输入与权值对应，传递函数计算出权重和，其数学模型如图所示。由大量相互连接的节点构成，每个节点都可以完成基本的运算，大量的连接和空间的信息，能够较好地处理图像的噪声以及不均匀的问题......”。

4、“.....可以自动识别整个胸部位臵的直径为以上的肺部结点，同时对疑似结点的轮廓进行分割，计算疑似结点的体积等分割技术。阈值法基于图像中目标物体与背景像素灰度的差异性，把图像分为灰度值不同的目标和背景区域展现在直方图中，直方图中，不同的目标和背景呈现出不同的峰，选取个或多个闽值对图像进行分割，如图所示。对待分割图像的灰度直方图阈值的选取是整个分割过程中至关重要的步，可通过直方图灰度分布双峰法迭代法大津法等进行闽值的选取，很多学者对该问题进行了研究，申铉京等人提出了维直方图重建和降维的阈值分割算法，该算法具有更强的抗噪性，分割效果较为理想，时间复杂度远低于维法。邸秋艳提出了基于熵的齊淼，张化祥，改进的模糊均值聚类算法研究计算机工程与应用，侯晓凡，吴成茂，种快速的模糊局部均值聚类分割算法计算机科学，龚勋，王国胤......”。

5、“.....结语随着医学图像和计算机辅助技术的发展，医学图像分割技术在医学领域被越来越广泛的应用着。然而，病灶区域的病理过程具有不可预测性，且形状无规律，边界不规则，病灶内部有时也会出现灰度异质的情况，这些因素使得设计套完全自动的分割方法非常困难。综合不同的方法以达到对医学图像更有效的分割成为研究的趋势。充分考虑些新技术如人工神经网络的方法和些传统分割方法的特性，依据实际情况组合是提高图像分割精度的重要策略。参考文献申铉京，龙建武，陈海鹏等维直方图重建和降维的阈值分割算法电子学报，邸秋艳，基电信号，再经模拟数字转换器转为数字信号。成像速度快，得到的解剖形态结构信息清晰，但图像对病灶信息的显示较差，不能在早期检出病变，很多专家学者对此进行研究改进，美国公司推出的肺癌早期诊断系统能够检测图像上直径的肺结节，为放射科医生阅读图像筛选候选结节处理信息展示资料提供帮助......”。

6、“.....提供组织和病变区域的代谢信息，提供解剖形态结构信息，者的结合提高了诊断的准确性。医学医学图像分割方法论文原稿值图像分割方法，在阈值的选择过程中，利用熵的非延广性提高了分割的准确性。尽管阈值法处理直观，计算量小，但在具体使用中存在如下问题选取合适的阈值相对困难，不当的阈值选取难以得到准确的分割结果。适合处理低中层特征。龚勋等人提出了基于混合能量活动轮廓模型的人脸分割方法，该方法的定位精度明显优于传统的全局能量模型和局部能量模型。祝世平等人提出了基于活动轮廓模型的视频跟踪分割方法，该法克服了手动绘制初试轮廓的缺点，在空域对贪婪方法进行了改进而且精确度高，速度快。，邱明，张虎，医学图像分割方法计算机工程与设计，。适合处理低中层特征。龚勋等人提出了基于混合能量活动轮廓模型的人脸分割方法，该方法的定位精度明显优于传统的全局能量模型和局部能量模型......”。

7、“.....该法克服了手动绘制初试轮廓的缺点，在空域对贪婪方法进行了改进而且精确度高，速度快。常用医学图像分割方法闽值法阂值法是最常见应用最广泛的种术常与模糊技术的结合，形成模糊神经网络系统，使得技术在图像分割中的应用更为广泛。技术具有自学习自适应的能力，它的应用可以减少临床治疗中医生的干预，并得到较为准确的分割结果。技术可以用大量的训练图像数据解决复杂问题，但在现实应用中，收集用于训练的图像有定的困难。医学图像的应用目前，医院应用较为广泛的医学图像包括计算机断层扫描成像正电子发射断层成像和成像。图像的临床应用成像技术通过正电子示踪剂的聚集情况反应组织和病变区域的代谢率，进而鉴别其恶化程度。成像灵敏度人脸分割方法，软件学报，祝世平，郭智超，高洁等，基于活动轮廓模型的视频跟踪分割方法光电子激光，巩萍，王阿明......”。

8、“.....罗杰，孔韦韦，刘睿基于和区域生长的红外与可见光图像融合算法中国科技论文，陶彬娇，陈倩，潘中良等，基于和区域生长的服装图像前景提取算法，华南师范大学学报图像分割在临床应用方面有着重大的意义，分割结果方便医生更充分的发掘医学图像反映的解剖病理等信息，为后续制定或修改病人的治疗方案提供依据。另外，在放疗计划中，通过病变区域的分割，为医生的诊断和治疗提供了更快捷形象手段，提高了诊疗效率。图为年月分别以和医学图像分割作为检索句在和中国知网上查询到的文献统计结果。虽然关于医学图像分割的研究尚处于起步阶段，发表的文献数量不多，但是近几年的逐年加速增长趋势非常明显，可见图像处理已经为愈来愈多的研高和特异性高，能在人体出现代谢异常时发现病灶，这特点使之广泛用于肿瘤神经系统疾病和心血管疾病，成像也有定的局限性......”。

9、“.....图像中的癌性组织与其周围的正常组织易混淆。大量科研人员和临床医生开展了自动辨别及勾画肿瘤区域等相关研究。欧洲立项的系统通过分析图像，综合多种分割算法得到肿瘤描记结果，获得具有最大共识的肿瘤区域。图像的临床应用成像技术利用人体各种组织对线的吸收能力不等的特性，用射线对人体部位进行扫描，经由光电转换器转变医学图像分割方法论文原稿其数学模型如图所示。由大量相互连接的节点构成，每个节点都可以完成基本的运算，大量的连接和空间的信息，能够较好地处理图像的噪声以及不均匀的问题。德国公司研制的在对大量的胸部数据进行训练的基础上得到肺部肿瘤图像的处理和模式识别算法，可以自动识别整个胸部位臵的直径为以上的肺部结点，同时对疑似结点的轮廓进行分割，计算疑似结点的体积等。巩萍等人提出了基于灰度共生矩阵和人工神经网络的肺癌图像的分类研究，研究中......”。