基于活动形状模型对超声图像左心室的分割

发布时间：2018-04-09 12:03

  本文选题：超声图像　切入点：活动形状模型　出处：《计算机应用》2017年S1期

【摘要】：针对超声心动图中左心室轮廓的分割问题,利用活动形状模型完成对医生所标注特征点的训练和目标轮廓匹配点的搜索。首先,对训练集内的特征点坐标进行归一化对齐和消除统计相关性,建立形状向量;接着,使用灰度差值分作为局部特征,以马氏距离作为度量进行搜索;为让搜索后匹配点更接近标注点,减小微小变量对搜索过程的影响,进一步提出基于主成分分析的局部特征,结合多分辨率金字塔模型来改进搜索过程;最后,在测试图像上使用不同的搜索方式进行分割。实验表明,改进搜索方式后匹配点和标注点的距离的均值和方差都减小了,匹配点更接近标注点。
[Abstract]:Aiming at the segmentation of left ventricular contour in echocardiography, the active shape model is used to complete the training of the feature points marked by doctors and the search of target contour matching points.Firstly, the coordinate of the feature points in the training set is normalized aligned and the statistical correlation is eliminated, then the shape vector is established, and then the gray difference is used as the local feature, and the Markov distance is used as the metric to search.In order to make the matching points closer to the labeled points after searching and reduce the influence of small variables on the search process, the local features based on principal component analysis (PCA) are further proposed to improve the search process by combining the multi-resolution pyramid model.Different search methods are used to segment the test image.The experimental results show that the mean and variance of the distance between the matching points and the labeled points are reduced after the improved search method, and the matching points are closer to the labeled points.
【作者单位】： 中国科学院成都计算机应用研究所;中国科学院大学;
【基金】：中国科学院西部之光人才培养计划项目(2013)
【分类号】：R540.45;TP391.41

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本文编号：1726348