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Dual-T-Snakes model for medical imaging segmentation

机译:用于医学成像分割的Dual-T-Snakes模型

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摘要

The Dual-T-Snakes model plus dynamic programming (DP) techniques is a powerful methodology for boundary extraction and segmentation of 2D images. However, the original Dual-T-Snakes is not efficient for noisy images due to nonconvexity problems. In this paper we improve the model through multigrid and region growing methods to get more robustness against local minima. Besides, we demonstrate the advantage of using pass-band filtering methods and a fuzzy segmentation technique plus Dual-T-Snakes. We test these methods for artificial and cell images.
机译:Dual-T-Snakes模型加上动态编程(DP)技术是用于2D图像边界提取和分割的强大方法。但是,由于非凸性问题,原始的Dual-T-Snake对于噪点图像效率不高。在本文中,我们通过多网格和区域增长方法对模型进行了改进,以获得针对局部极小值的更强健性。此外,我们展示了使用通带滤波方法和模糊分割技术以及Dual-T-Snakes的优势。我们测试这些方法用于人工图像和细胞图像。

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