说明：  本文介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.我们通过把live wire 算法和图像分割中一般的区域增长方法结合来改进live wire算法,并用改进后的算法来对医学图像序列中的单张或 多张切片进行交互式的准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型来自动分割相邻的未分割切片.我们通过在活动轮廓 模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型来把已分割切片中的物体与背景的局部区域 特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛 到物体的实际边缘.本文还介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修补方法.实验表明我们的算 法仅需少量用户交互就能快速准确的从医学图像序列中分割出感兴趣的物体
(With the spiral CT scan speed and increasing post-processing capabilities, CT three-dimensional reconstruction of more and more widely, this article in our hospital two spiral CT three dimensional reconstruction: analysis of the years, three-dimensional reconstruction of spiral CT in the diagnosis of disease)