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牙髓腔区域从CBCT图像中提取和分割的方法。

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简介：
该研究提出了一种基于CBCT（计算机断层扫描）图像的牙髓腔区域提取与分割的技术方案。该方法旨在精确地识别并分离牙齿内部的牙髓腔，为后续的牙周病诊断和治疗提供关键信息。

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  • 基于CBCT图像的牙髓腔区域分割提取方法
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    本研究探讨了从分割图像中高效且准确地提取patches的技术方法，旨在提高图像处理和机器学习模型训练的效果与效率。 提取分割好的图像的patch块。该函数输入由带数据切片叠成的三维矩阵file_data（由函数read_raw得到），以及想要得到的patch大小size_patch（例如3或5）。输出为保存patch的cell数组patch_data，其中每个单元包含file_data中每个切片的patch柱（即由每个patch叠起来形成的3*3*num_pixel三维数组）。
     
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    基于图像分割的区域抽取技术通过精确划分和识别图像中的关键区域，旨在提高目标检测与场景理解的准确性，在计算机视觉领域具有广泛应用。 MATLAB实现的图像分割程序能够读取一幅图片，并通过二值化及相应的分割算法提取出特定的图像块，在不同的分割区域上进行标注。代码包含示例图片，可以直接运行使用。
     
  • 从图片中提取红色区域
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  • 一种图像感兴趣区域的提取方法
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    本研究提出了一种高效的图像感兴趣区域提取技术，通过优化算法精准定位并突出显示关键视觉信息，提升图像分析与处理效率。 感兴趣区域（Region of interests，ROI）是指图像中最可能吸引人眼视觉注意的部分。根据经典的Itti模型提取图像的低级特征，并采用局部迭代的特征合并策略，在此基础上结合自动阈值分割和种子点生长的方法来获取感兴趣的区域。实验结果显示该方法符合生物视觉注意机制的特点，并且具有较高的鲁棒性。
     
  • 基于区域增长算法的图像分割方法
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  • 基于区域分割的快速图像分割算法
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