关键词：医学图像 词袋模型 视觉词典 滑动窗口 

摘要：为了提高医学图像分割的准确性,从医学图像的特征出发,提出了一种利用词袋模型配合滑动窗口提取像素点特征的分割方法.通过引入词袋模型,建立分类的视觉词典,分别生成肝脏区域词典和背景区域词典,进而组合得到最终的联合视觉词典,利用滑动窗口等提取像素点的基于词典表达的特征,对词袋模型的图像分割方法进行了优化.通过对腹部CT图像的肝脏和肝癌病灶分割实验,结果表明算法分割结果接近于医生手工分割结果,分割精度较高且具有效性.DICE等系数进一步证实算法的有效性.

西安工业大学学报杂志要求:

{1}作者简介包括姓名、单位、职称职务以及研究领域。

{2}文稿需具有先进性、科学性、逻辑性，论点明确，资料可靠，文字精炼，层次清楚，数据准确。

{3}标题，序数后用实心黑点，如“1.”“2.”“3.”，左侧空二字符。

{4}参考文献书写格式为：作者.文题.刊名年份；年（期）：起始页.网上参考材料序号.作者.文题网址（至子－－栏目）.上传年月。

{5}摘要应在200字以内，摘要中不能使用评论性的词语，摘要的基本要素包括研究目的、方法、结果、结论，也可写明具有情报价值的其他重要信息。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社