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图算法在图像处理与分析中的应用——聚焦生物医学数据

DOI：10.4149/BLL_2017_093 期刊：Bratislava Medical Journal 出版年份：2017 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 引言：图像分割是图像处理领域中的一个经典问题。针对该问题已发展出大量基于不同方法的研究方案，其中一种思路借鉴了图论的研究成果。 方法：本研究聚焦于利用图中"最短路径"进行图像分割，具体采用"智能剪刀"算法——该技术通过Dijkstra算法计算最短路径。 结果：我们在Microsoft Visual Studio 2013集成开发环境中使用C++/CLI语言开发了新软件。该程序基于.NET平台（版本4.5）构建了面向Windows系统的图形化用户界面应用程序，用于原始医学数据的处理与分析。 结论："智能剪刀"方法的主要缺陷在于Dijkstra算法的计算耗时较长，但通过采用更高效的优先队列可缓解此问题。该方法的核心优势在于其训练机制能自适应特定类型的边缘特征。用户交互对分割过程具有重要影响，能显著提升分割质量（见图7，参考文献13）。PDF全文详见www.elis.sk。
作者： Zdimalova M，Roznovjak R，Weismann P，El Falougy H，Kubikova E
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

实施并应用基于图算法（如Dijkstra算法）的"智能剪刀"方法，用于图像分割，重点处理CT和MRI等生物医学数据。

研究成果

“智能剪刀”方法在生物医学图像分割中效果显著，具有通过训练和用户自定义实现适应性等优势，但存在计算效率低下的问题。未来工作可通过优化优先级队列来改进算法，并重点解决生物医学图像中局部与全局分割的协同处理。

研究不足

主要缺点是Dijkstra算法的计算时间长度会随图像尺寸增加而增长。另一局限是需要用户交互并掌握参数设置知识。该方法可能无法完全自动化，要达到高精度仍需人工参与。

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