文档介绍：汇报提纲?研究背景?基于 Chan-Vese 模型的脑肿瘤图像分割?脑肿瘤的三维重构与定位?肝脏肿瘤体积计算?结束语研究背景?研究对象 - 脑肿瘤及肝脏肿瘤图片?研究目的-肿瘤疾病的发病率较高, 危害性大 - 国内部分地区使用的肿瘤治疗手段弊端较多研究背景?论文的体系结构汇报提纲?研究背景?基于 Chan-Vese 模型的脑肿瘤图像分割?脑肿瘤的三维重构与定位?肝脏肿瘤体积计算?结束语基于 C-V 模型的脑肿瘤图像分割?问题描述-如何对边界不规则的脑肿瘤图像进行准确分割?采用的方法-基于 Chan-Vese 模型的肿瘤图像分割方法?实验数据 - 边界不规则的肿瘤图像基于 C-V 模型的脑肿瘤图像分割? Chan-Vese 模型简介 - 由 Tony Chan 和 Luminita Vese 于2001 年提出,是一种将水平集与主动轮廓模型相结合的曲线演化方法? Chan-Vese 模型的主要优势 - 分割速度较快 - 初始轮廓选取灵活基于 C-V 模型的脑肿瘤图像分割?分割流程图基于 C-V 模型的脑肿瘤图像分割?该方法的主要创新点 - 使用 Chan-Vese 模型对肿瘤图像进行分割时结合数学形态学操作,由于形态学操作针对像素逐个进行运算,能很好的提取分割目标的轮廓,所以能有效提高分割的准确度基于 C-V 模型的脑肿瘤图像分割脑肿瘤 CT图片分割对比图?实验结果基于 C-V 模型的脑肿瘤图像分割两种算法平均耗费时间的比较(单位:秒) 两种算法的有效分割面积对比(单位:像素) ?实验结果