改进的T- Snake 算法首先在分水岭法中, 对相邻区域以其像素数、灰度均值和灰度方差定义距离, 并据其在图像上建立新的连通图, 以对图像过度分割而产生的一些过小区域合并 其次, 在模型跨边缘时, 利用已分割断层图像中模型内部区域的统计特征, 用区域生长法获取内点并重新参数化模型, 使模型不再跨边缘, 以保证模型形变到正确的边缘-Improved T-Snake algorithm first law in the watershed, the number of pixels in its

图论算法与代码，求一个城市到另一城市最短距离-Graph theory algorithms and code, find the shortest distance of a city to another city

计算质心坐标(c)与边界与质心间的距离r(i)，并绘制theta 与r_histogram 的关系曲线图-Calculating the centroid coordinates (c) between the boundary and the centroid distance r (i), and the mapping relationship between theta and r_histogram graph

LEM（拉普拉斯特征映射）算法，拉普拉斯特征映射是基于局部邻域，保持局部结构的流形学习方法。LEM通过一个无向加权图刻画流形上数据点间的近邻关系，图的顶点为原始数据点，图的边对应点之间的近邻关系，边的权值对应近邻点之间的相似程度（也可以是某种距离），LEM在低维嵌入空间中尽量保持图中数据点之间的近邻关系，然后求取嵌入坐标。通俗的说，LEM认为在高维数据空间离得近的点在低维嵌入空间也应该离得近-LEM (Laplace feature mapping) algorithm, Laplace fea