基于区域显著性的腹部CT图像目标检测
Computer Simulation（2020）
Abstract
针对近年来腹部CT图像目标识别难度大、准确率低的问题,提出一种显著性区域检测算法.首先在改进的SLIC分割算法的基础上,通过建立无向邻接图,以超像素为对象进行生长得到目标区域;利用区域的灰度和纹理特征计算区域的中心环绕对比度,并结合CT影像的先验几何知识,将全局面积与背景面积的比值作为对比度的权重,最终得到各个区域的显著性值.实验结果表明,上述算法目标检测的召回率和准确率较流行的几种检测算法更高,同时通过降低目标区域的检测个数提高运行效率.因此显著性区域检测算法能够有效的辅助医学诊断.
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