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提问于 2014-04-23 09:46:21
我正在尝试开发一种自动脑肿瘤分割算法。我目前使用的是B. Saha，N. Ray，R. Greiner，A. Murtha，H. Zhang提出的“使用对称的包围盒法”。我已经改进和扩展了他们的代码到了很多，现在可以成功地分割肿瘤(体面的质量)自动。
然而，他们提供的代码有一个缺点。如果肿瘤是暗的，那么它就会检测到错误的一面。
有谁能从程序/理论上提出建议，我该如何解决这个问题呢？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-04-23 12:17:17
正如我在评论中所写的(在这里再写一遍以供将来的问答)：
在自动检测之后，你可以试着做一些小检查，以验证你是否感染了肿瘤。这可以通过检查兴趣区域直方图的同质性来实现。肿瘤区域似乎不像健康组织那么均匀。
注意，它取决于图像的一般属性。有时大脑中的规则组织也可能具有较低的同质性(比如编辑前附加的文件中的"image2“)。
Stack Overflow用户
发布于 2014-04-23 11:35:07
阿迪尔提出的建议是完美的，非常感谢他。但是，我在这里提供的代码是为了查找和比较两幅图像的同质性(Matlab的代码)。这可能对像我这样的人有帮助。
homogeniety1= graycoprops(uint8(left),'Homogeneity'); %left box of image
homogeniety2= graycoprops(uint8(right),'Homogeneity'); %right box of image
homogeniety1 = struct2cell(homogeniety1); % converting the homogeniety struct to
homogeniety2 = struct2cell(homogeniety2); % cell (help to get value in the struct)
if homogeniety1{1}<homogeniety2{1} % finally comparing the value
// some stuff
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/23240645
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