摘要：从图像处理到分析图像这一过程,分割都是主要步骤。图像分割最为关键的是在医学图像分割中应用。大量生物医学信息的表现都需要借助于图像,比如X射线图像、CT断层图像以及超声图像,有效帮助人类视觉由表面延伸至内部。传统单一算法已经与医学图像分割要求明显不符,为了解决这一问题,联系聚类思想与RSF水平集模型,不断优化图像分割技术,从而在实际应用中发挥最大作用。本文具体是围绕医学图像分割内容,简单分析了聚类RSF理论特点,以及其应用在图像分割中的应用状况。希望能够提升医学图像分割水平。

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