1、“.....当判断像素的与符号压力函数的位置关系时，若背景和目标区域的函数图像灰度处于均匀状态像的区域信息作为外部推动力推动符号压力函数曲线演化，是种有效的医学图像分割方法。当压力符号处于医学图像内部时，符号压力函数的压力曲线会呈现向外部扩张的发展趋势，当压力符号处于医学图像外部时，符号压力函数的压力曲线会呈现向内部收缩的发展趋势。在图像灰度对比较为明显基于区域信息的水平集医学图像分割论文原稿函数曲线呈现向内收缩的发展趋势，该像素位于曲线的外部。当压力符号函数等于时，压力符号函数曲线呈现向内收缩的发展趋势，该像素位于曲线的边缘处。由此认为，基于区域信息的压力符号函数能够指引曲线的演化方向......”。

2、“.....实现对图像的完整分割。构建了基于区域信息的符号压力函数。首先构建了图像内部灰度表达式和图像灰度外部表达式，和的表达式如下由图像内部灰度表达式和图像灰度外部表达式演化出基于区域信息的符号压力函数表达式，的表达式为利用符号压力函数将医学图像划分为与压力若的取值过小，则容易使压力符号函数图像出现收缩现象，扩大背景区域对模糊边缘的纳入范围。基于区域信息的水平集自适应医学图像分割方法符号压力函数将医学图像的区域信息作为外部推动力推动符号压力函数曲线演化，是种有效的医学图像分割方法。当压力符号处于医学图像内部时，符不断完善基于区域信息的水平集医学图像分割方法......”。

3、“.....对促进医疗事业的更好发展，具有重要作用。本文在对基于边缘的水平集方法进行综合阐述的基础上，重点从符号压力函数和能量泛函和演化方程两个方面论述了基于区域信息的水平集医学图像分割方法，以期为相，运行时间为，采用基于区域信息的水平集分割方法对医学图像进行分割的迭代次数为次，运行时间为，表明基于区域信息的水平集分割方法与模型分割方法相比，具有显著的优越性，能够有效减少目标区域边缘分割的迭代次数和运行时间，同时能够增强模糊边缘目标区域的分割效果。结论通水平集方法能量泛函的定义为其中，代表图像域，代表常数，代表函数，带表函数。为图像函数，为停止函数。基于区域信息的水平集医学图像分割论文原稿......”。

4、“.....同时能够增强模糊边缘目标区域的分割效果。结论通过以上研究发现，采用基于区域信息的水平集医学图像方法，能够有效提升图像分割的精度，减少分割的迭代次数和运行时间，值得医学图像分割过程中被广泛应用并推广。参考文献苗彬，侯燕基于改进模糊均值聚类算法的医学图像的水平集分割方法与模型分割方法相比，具有显著的优越性，能够有效减少目标区域边缘分割的迭代次数和运行时间，同时能够增加图像分割边缘的光滑程度。对边缘较为模糊的医学图像分别采用模型方法和基于区域信息的水平集分割方法进行分割，并将两种方法的分割结果进行对比......”。

5、“.....采用基于区域信息的水平集医学图像方法，能够有效提升图像分割的精度，减少分割的迭代次数和运行时间，值得医学图像分割过程中被广泛应用并推广。参考文献苗彬，侯燕基于改进模糊均值聚类算法的医学图像分割激光杂志，作者单位西华师范大学计算机学院川省南充市。能够有效减少目标区域边缘分割的迭代次数和运行时间，同时能够增加图像分割边缘的光滑程度。对边缘较为模糊的医学图像分别采用模型方法和基于区域信息的水平集分割方法进行分割，并将两种方法的分割结果进行对比。对比结果显示，采用模型方法对医学图像进行分割的迭代次数为的更好发展，具有重要作用。本文在对基于边缘的水平集方法进行综合阐述的基础上......”。

6、“.....以期为相关人士提供借鉴和参考。基于区域信息的水平集医学图像分割论文原稿。对灰度不均匀的合成图，并将两种方法的分割结果进行对比。对比结果显示，采用模型方法对合成图像进行分割的迭代次数为次，运行时间为，采用基于区域信息的水平集分割方法对合成图像进行分割的迭代次数为次，运行时间为，表明基于区域信息的水平集分割方法与模型分割方法相比，具有显著的优越性，割激光杂志，作者单位西华师范大学计算机学院川省南充市。基于边缘的水平集方法基于边缘的水平集对医学图像进行分割采用的是外力，与传统的水平集分割方法相比......”。

7、“.....使得图像的演化曲线具备符号性，防止对演化曲线进行初始化操作。基于边缘的结果显示，采用模型方法对医学图像进行分割的迭代次数为次，运行时间为，采用基于区域信息的水平集分割方法对医学图像进行分割的迭代次数为次，运行时间为，表明基于区域信息的水平集分割方法与模型分割方法相比，具有显著的优越性，能够有效减少目标区域边缘分割的迭代次数分别采用模型方法和基于区域信息的水平集分割方法进行分割，并将两种方法的分割结果进行对比。对比结果显示，采用模型方法对合成图像进行分割的迭代次数为次，运行时间为，采用基于区域信息的水平集分割方法对合成图像进行分割的迭代次数为次，运行时间为......”。

8、“.....容易使得压力符号函数曲线出现膨胀现象，扩大目标区域对模糊边缘的纳入范围。若的取值过小，则容易使压力符号函数图像出现收缩现象，扩大背景区域对模糊边缘的纳入范围。不断完善基于区域信息的水平集医学图像分割方法，能够有效提升医学诊断的效率，对促进医疗事业且压力符号函数大于时，压力符号函数曲线呈现向外膨胀的发展趋势，该像素在曲线的内部。当压力符号函数小于时，压力符号函数曲线呈现向内收缩的发展趋势，该像素位于曲线的外部。当压力符号函数等于时，压力符号函数曲线呈现向内收缩的发展趋势，该像素位于曲线的边缘处。由此认为，医学图像中，应使用传统的符号压力函数......”。

9、“.....则不能应用传统的符号压力函数。基于此，本文构建了基于区域信息的符号压力函数。首先构建了图像内部灰度表达式和图像灰度外部表达式，和的表达式如下由图像内部灰度表达式和图像灰度外部表达式演此过程中，合理选择的值会对目标边缘的定位精度产生不同的作用，在选取目标主要边缘的过程中，应将值取到最小，在选取的目标边缘为多层边缘时，应取较大的值。基于区域信息的水平集医学图像分割论文原稿。基于区域信息的水平集自适应医学图像分割方法符号压力函数将医学图号相反的背景和目标区域，将压力符号函数作为曲线演化的外部驱动力。当判断像素的与符号压力函数的位置关系时，若背景和目标区域的函数图像灰度处于均匀状态......”。