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基于超声序列图像的心脏四腔运动同步特性提取
目的 心脏四腔运动的同步特性对于精确描述心脏机械活动有重要作用,特别对于心脏再同步治疗患者的诊断和术后评估非常重要,但目前此特性尚无较好的无创定量测定方法.全心脏B型超声序列图像含有丰富的心脏运动信息,可从超声心脏序列图像中提取心脏四腔运动的同步特性.方法 首先将全心脏超声序列图像中每一帧图像的四腔分割出来,得到四腔的切面面积,进而从时间序列图像得到四腔面积随时间变化数据,通过特征分析得到心脏四腔运动的同步特性.为克服超声图像空间分辨率不高、信噪比较低及四腔边界不清晰的缺点,本文以主动形状模型(active shape model,ASM)为主,并针对此方法的不足提出了基于图像局部方差的改进方法.结果 仿真超声图像序列和实际超声图像序列的实验结果初步证明本文提出的方法可行.结论 基于改进的ASM分割方法,可达到较好的分割结果,并获得比较准确的心脏四腔运动的同步特性.
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基于改进主动形状模型的含胸壁粘连型肿块的肺区分割方法研究
肺区分割是计算机辅助诊断肺癌的前提.当肿块与胸壁粘连时,由于两者的计算机断层成像(CT)值接近,基于局部低级特征的传统分割方法不能得到正确结果;而且由于肿块体积大,造成了肺区内正常组织的大面积缺失,故以往含胸壁粘连型肺结节(直径小于3 cm)的肺区分割方法不再适用,需要采用能结合先验形状和低级特征的主动形状模型(ASM)来分割含胸壁粘连型肺肿块的肺区.但传统ASM的搜索步骤是一种基于小二乘的优化方法,该方法对异常标记点敏感,会使轮廓更新到正常肺组织和肿块的过渡区域而不是真正的肺边缘.针对这一问题,提出了改进的ASM算法:首先基于距离特征识别异常标记点,然后赋予异常标记点和正常标记点不同的搜索函数.搜索过程在设定的包围核(VOI)内进行.用所提出的ASM方法分割30个含胸壁粘连型肿块的肺区,与金标准的重叠度为93.6％.实验结果表明针对含胸壁粘连型肿块的肺区分割问题,改进的ASM算法能得到较好的分割结果,并且算法的运行时间是在临床可接受的范围内.
