TY -的A2周宋盟——Hemalatha r . j . AU - Vijaybaskar诉AU - Thamizhvani, t·r . PY - 2018 DA - 2018/09/16 TI -绩效评估基于轮廓的超声图像分割方法SP - 4976372六世- 2018 AB -活动轮廓方法广泛用于医学图像分割。使用水平集算法的应用活动轮廓的方法已经变得灵活和方便。介绍了绩效考评活动轮廓模型的使用性能指标和统计分析。我们有五种不同的方法实现对关节炎滑膜地区影响超声图像的分割。分割的方法之间的比较分析进行最好的分割方法被确定使用相似性标准,标准误差和野生。对于进一步分析,分类的分割技术使用支持向量机(SVM)分类器确定绝对执行滑膜区域检测的方法。基于这些结果,局部地区活动轮廓的命名Lankton方法被定义为是最好的分割方法。SN - 1687 - 5680你2018/4976372 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2018/4976372——摩根富林明,先进的多媒体PB - Hindawi KW - ER