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一种心脏核磁共振图像左室壁内、外膜分割方法 被引次数：1
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王元全 贾云得《软件学报》,2009年第20卷第5期
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为了充分利用心脏核磁共振图像(magnetic resonance image,简称MRI)中关于左心室的解剖和功能信息,必须先分割左室壁内、外膜.提出一种基于Snake模型的左室壁内、外膜分割方法.首先提出了Snake模型的卷积虚拟静电场外力模型CONVEF(convolutional virtual electric field),该外力场捕捉范围大、抗噪能力强、在C形凹陷区域等问题上性能突出,而且基于卷积运算,采用快速Fourier变换可以实时计算.就左室壁内膜的分割而言,考虑到左室壁的形状近似为圆形,引入基于圆形约束的能量项.对于左室壁外膜的分割,充分挖掘了左室壁内、外膜形状上的相似性和位置上的相关性,构造了形状相似性内能和一个新的边缘图,该边缘图用来计算新的外力场.基于所有这些策略并采用内膜的分割结果初始化,可以自动、准确地分割外膜.通过对一套活体心脏MR(magnetic resonance)图像进行分割并和手工分割结果和GGVF(generalized gradient vector flow) Snake模型的分割结果进行比较,结果表明该方法是有效的.
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2.
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一种基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏MR图像分割方法 被引次数：1
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武玉伟 梁 佳 王元全《中国图象图形学报》,2010年第15卷第4期
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提出了一种基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏核磁共振图像左心室内、外膜分割方法。首先构造了一种基于目标边缘的方向广义梯度矢量流(edge-based directional generalized gradient vector flow, EDGGVF) Snake模型，该模型在传统GGVF的基础上，结合目标边缘图梯度方向信息，将左心室内、外膜区分为正边缘和负边缘，从而实现左心室内外膜的全自动分割。其次，根据左心室近似为圆形的形状特点，引入了圆形能量约束，有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等引起的局部极小。实验结果表明，该方法可以高效准确地自动分割出左心室内、外膜。
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3.
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一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法 被引次数：1
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刘利雄 马忠梅 赵恒博 姚宇华 张麒《计算机学报》,2012年第35卷第1期
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提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法.首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型GNBGVF,作为对梯度矢量流(GVF)的改进,该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散,具有捕捉范围大、抗噪能力强,且在弱边界泄漏等问题上性能突出.就左室壁内膜的分割而言,考虑到左室壁的近似为圆形的特点,引入了圆形约束的能量项,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等而导致的局部极小.对于左室壁外膜的分割,采用内膜的分割结果初始化,即通过重新组合梯度分量来构造外力场.该外力场能够克服原始梯度矢量流的不足,使得左室壁外膜边缘很弱时也能得到保持,可以自动、准确地分割外膜.实验结果表明,该方法能高效准确地分割左室壁内、外膜.
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4.
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基于Snake改进模型的心脏MR图像左心室分割方法
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朱敏 张炜雪 曲全民 李梦颖 高丽峰《四川大学学报(工程科学版)》,2015年第47卷第2期
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提出一种基于Snake改进模型的心脏MR图像左心室分割方法。首先对梯度矢量流GVF模型进行改进,提出基于扩展邻域的S型函数梯度矢量流ENSGVF模型,该模型可获得更大的捕获域,并能解决深度凹陷及弱边界泄露的问题。然后将ENSGVF作为新的外力条件,构造ENSGVF Snake模型,用于内外膜分割。对于内膜分割,引入圆形约束项,消除由于图像灰度不均匀造成的局部极小问题。进而利用内膜分割结果构造新的外力场和约束,实现外膜的精确自动分割。实验结果表明,该算法能有效解决分割中存在的弱边界、图像灰度不均匀、乳突肌干扰等问题,提高了精确度。
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5.
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利用纹理信息的带标记线心脏核磁共振图像分割 被引次数：1
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尤建洁 王平安 夏德深《中国图象图形学报》,2007年第12卷第9期
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针对带标记线的心脏核磁共振图像分割受到标记线强梯度影响的现象,提出了一种基于图像细节信号能量的纹理分析方法,该方法合理地利用了标记线本身的信号特征,进而达到了去除标记线影响的效果。由于心脏核磁共振图像边缘较弱,噪声相对较强,本文应用测地线活动轮廓模型定义演化曲线,并用水平集方法求解,从而很好地提取了左心室的心内膜。在提取左心室心外膜时,为克服边界断裂、缺省的情形,添加了距离约束能量项,解决了依靠梯度和纹理信息无法准确分割的问题。实验与误差分析结果表明,本文方法能较好地提取带标记线的左心室内外心膜,且具有较高的准确率。
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6.
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基于预测-校正改进Snake的心脏MR图像左心室外轮廓分割
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王元全 汤敏 夏德深 王平安《模式识别与人工智能》,2004年第17卷第1期
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在心脏MR图像中,由于左右心室结合处的灰度非常靠近,在左心室外轮廓上形成弱边界,基于Snake模型分割左心室外轮廓时就会有边界泄漏的问题.本文先定义了两种局部信息用于边缘增强,并构造了合理的外力场,然后将传统Snake模型的形变结果作为对轮廓新位置的预测,基于左心室外轮廓形状的先验知识对预测的结果进行校正,使得Snake的形变由预测、校正两步来完成.实验结果表明,这种预测-校正两步形变Snake模型对心脏MR图像左心室外轮廓分割有较好的效果.
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7.
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基于各向异性扩散活动轮廓模型的左心室MRI分割
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祖克举 周昌雄 张尤赛《计算机测量与控制》,2007年第15卷第3期
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结合各向异性扩散算法与梯度矢量流活动轮廓模型,提出了基于各向异性扩散活动轮廓模型并应用于心脏核磁共振图像分割;模型采用各向异性扩散方程构造活动轮廓模型的外部能量函数,得到边界更加清晰的分段平滑图像,运用梯度矢量流将边缘图梯度散射到平坦区域,可以有效抑制噪声,同时保持了目标边界;对左心室核磁共振图像的分割实验表明,该模型可以克服噪声和伪影的干扰,与原梯度矢量流模型相比具有更高的精确性和可靠性,有利于实现自动分割.
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8.
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基于方向Snake模型的心脏磁共振图像左心室内外膜分割
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张宁 余学飞 卢广文《计算机应用》,2012年第32卷第7期
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针对心脏磁共振图像(MRI)左心室内膜与外膜边缘方向不同的特点,提出一种基于曲线演化框架的方向主动轮廓模型进行左心室内外膜分割.曲线演化方程中包含基于图像边缘与区域灰度特征的混合几何流.几何流中的边缘信息项由经Fast Marching方法扩展后的动态方向梯度矢量流场(DDGVF)构成,用以引导曲线向具有不同方向的目标边缘运动,而区域友度信息项则由Chan-Vese (CV)模型构成,用以防止曲线在演化过程中受其他边缘成分的影响而发生泄漏.最终的曲线演化方程采用水平集方法求解.实验结果表明,所提方法能够较为准确地分割出心脏MRI图像中的左心室内外膜并具有较好的鲁棒性,对于实现基于心脏MRI图像的左心室心肌区域自动快速分割和心脏功能分析与评价具有一定的应用价值.
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9.
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结合水平集方法和形状约束Snake模型的左心室MRI图像分割
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周则明 尤建洁 范春晖 王平安 夏德深《模式识别与人工智能》,2006年第19卷第6期
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提出结合水平集方法和形状约束Snake模型的左心室MRI图像分割算法.由于左心室存在弱边缘、与周围的组织之间存在低对比度区域,Snake模型分割左心室MRI图像时,将会出现变形曲线泄漏现象.通过对训练图像的配准、变化模式的分析,定义左心室的边界形状变化允许空间.根据心脏MRI图像的特点,使用水平集方法在平均形状周围构造形状约束能量场.在Snake模型中增加形状约束能量项后,能够有效处理变形曲线的泄漏问题.通过将演化曲线投影到形状允许空间,对其施加形状约束.心脏MRI图像的分割实验证明了模型的有效性.
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10.
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基于GVF模型与光流场的左心室容积计算 被引次数：1
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魏宇 杨晓梅 黄山《计算机应用》,2009年第29卷第12期
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针对目前利用心脏核磁共振图像计算左心室容积存在的分割困难和计算量大的问题,提出了一种新的计算左心室容积的方法.首先采用基于梯度向量流的主动轮廓模型(GVF-snake)对左心室内膜进行分割获取初始轮廓线,再采用光流法跟踪得到心脏序列中后续帧图像的心腔内膜轮廓线,最后采用Simpson方法计算得到左心室容积.运用该方法得到的结果和用手工勾画心脏内膜轮廓得到的结果比较表明:GVF-snake与光流运动跟踪相结合的方法用于左心室容积的计算是可行的.
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11.
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形状统计Mumford-Shah模型的MR图像左心室外轮廓分割 被引次数：1
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陈强 王平安 夏德深《计算机学报》,2006年第29卷第11期
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左心室的分割是左心室运动重建的前提，分割的精度直接影响重建的真实性，由于左心室外轮廓存在弱边界，甚至边界的断裂，使得精确分割左心室外轮廓变得相当困难．文章在详细分析左心室外轮廓的基础上，采用了形状统计Mumford-Shah模型的分割方法，同时对原模型做了如下两点改造：（1）用期望最大（EM）算法求得图像中每点属于心肌的后验概率，通过此后验概率构造“伪灰度”图像来替代原灰度图像，以达到目标与背景灰度呈阶跃型分布的目的；（2）坩边缘罔替代Mumfor-Shah模型中的梯度项，以增强弱边缘，提高分割精度．实验结果证明，此方法可以有效地改进分割精度，适合整个心动周期．
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12.
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MR心脏序列图像左心室内外壁联合分割和时序追踪新方法 被引次数：1
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秦安 冯前进 陈武凡《中国图象图形学报》,2008年第13卷第1期
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MR心脏图像左心室内外壁的自动分割是计算机辅助心功能诊断的前提。本文提出了一种MR心脏图像的左心室内外壁的联合分割和时序追踪的新方法。首先用改进几何动态轮廓线算法分割一帧3维MR图像中的左心室内壁,然后通过时序追踪得到同一层面各帧的内壁轮廓。分割外壁时,以内壁为初始轮廓,设计一种由距离和区域灰度均值约束的区域膨胀力,分割心室的外壁。在临床实际心电门控动态4D心脏MRI序列图像上的实验结果表明,算法分割左心室的内外壁的结果和专家手动分割结果很接近;并且根据心室内外壁分割结果建立的左心室3维模型,可以计算出几种重要的临床心功能指标。
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13.
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基于多元信息的高斯混合模型左心室MR图像分割 被引次数：1
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刘聪 张建伟 江志红《计算机工程与应用》,2005年第41卷第11期
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水平集模型在核磁共振图像(MRI)分割中具有十分重要的地位。但由于MR图像往往具有弱边界和强噪音,传统的水平集模型用于图像分割时一般依据图像梯度信息,因而很难得到真实解。高斯混合模型使用了图像全局信息,能较好地处理弱边界问题。但传统的高斯混合模型仅使用了灰度值分布信息,未对像素的位置进行考虑,这使得其在处理噪音图像时效果并不是很理想。该文利用图像多种信息构造新的信息场,使得由信息场构造的高斯混合模型更能处理噪音等影响,同时防止从弱边界泄漏。在取得心脏内壁后构造能量方程,运用形状约束和图像信息以得到心脏外壁。对左心室MR图像分割实验表明该模型具有较好的分割效果。
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14.
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基于形态学的MR图像左心室自动定位算法
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罗小刚 黄茜 彭承琳 刘婷 文利 高云华《微计算机信息》,2009年第25卷第9期
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左心室重建为3D空间模型能快速评价各种心脏病,左室扭转揭示了重要的生理及病理发现.但由于左心室MRI图像具有弱边缘、与周围的组织之间存在低对比度区域,利用Snake模型分割左心室图像时,一般需要采用半自动的方法获取初始曲线.为解决此问题,本文提出一种MR图像的左心室自动定位算法,用于的左心室MRI图像分割算法.该算法利用形态学理论自动获取左心室的重心以及边界形状变化允许空间,勾画出相应初始轮廓曲线,以便进行重建.文中以小香猪左室加标记MRI作为应用研究对象,进行了全图像序列的研究.实验表明改算法能够精确的获取左心室区域信息,实现其自动定位.
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15.
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带标记线左心室MR图像的自动分割
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陈强 周则明 王平安 夏德深《中国图象图形学报》,2004年第9卷第6期
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带标记线核磁共振(MR)图像能够提供了大量的运动信息，为实现左心室的运动重建提供了有利条件，但图像中存在灰度的不一致性、弱边界、伪影、标记线的影响等现象，这些都给带标记线左心室MR图像的分割带来了困难。目前带标记线核磁共振图像的左心室分割主要靠人工完成，为此提出了一种自动分割方法，它是基于分级处理的分割方法，主要由3部分组成：首先用数学形态学的方法实现左心室的自动定位；然后用K均值聚类、模板匹配和基于骨架的心肌形状恢复方法给出左心室的内外初始轮廓线；最后用改进的水平集方法对初始轮廓线进行演化而得到最终结果。实验结果证明，此方法有较强的鲁棒性，是行之有效的方法。
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16.
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基于可形变模型的左心室形状恢复与运动跟踪
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高秀梅 金 忠 王元全《计算机工程与应用》,2007年第43卷第22期
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从心脏核磁共振图像恢复左心室的3D形状并跟踪其运动,是当前医学图像分析领域的重要研究课题之一。提出了一种基于可形变模型的左心室3D形状恢复与运动跟踪方法,该模型充分考虑了左心室的实际几何形状,将左心室描述为一个一端封闭、非轴对称、轴线弯曲的广义圆柱壳;模型的参数为函数,用全局参数即可捕捉左心室的局部形变;模型的求解纳入基于物理学的可形变模型框架之下,这样,左心室的形状恢复与运动跟踪变成一个动态的数据拟合过程。根据跟踪的结果可以观察左心室的容积、质量等在一个心动周期中的变化情况,计算每博容积、射血分数等心功能指标,为心脏疾病诊断提供直观的临床参考。
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17.
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利用带标记线核磁共振图像的左心室力学形态分析
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尤建洁 汤敏 王平安 夏德深《计算机辅助设计与图形学学报》,2006年第18卷第4期
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为直观地分析左心室在心脏收缩期的形变情况，提出一种左心事力学形态分析方法．首先利用带标记线的心脏核磁共振图像数据针对左心室建立系数可变的物理可形变模型，并在所建模型的基础上，利用心脏收缩期各个时刻的左心室轮廓点数据恢复三维外形；然后利用心脏收缩期各相邻时刻的标记点数据计算左心室模型外力；最后将模型外力转换为收缩应力分量、切向应力分量和拉伸应力分量，并将各个应力分量用彩色云图显示．实验结果表明，文中方法能直观、有效地反映左心室内外表面在整个心脏收缩期的应力分布及形变趋势，获取的力学形态变化云图将成为重要的医学诊断依据．
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18.
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一种改进的Snake模型与MRI图像分割 被引次数：4
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周则明 尤建洁 王平安 夏德深《计算机工程与应用》,2003年第39卷第23期
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Snake模型分割图像时要求初始轮廓线位于图像特征附近。且难以处理深度凹陷区域。该文在快速Snake模型的目标函数中增加局部面积能量项，扩大了算法捕获图像特征的范围；以边缘增强后的BPV图像的梯度为参数，计算梯度向量流场以代替MRI图像的梯度，提高了算法处理弱边界和凹陷区域边界的能力，优化算法的时间复杂度仍然为0(nm)。实验结果表明，该算法能够有效地分割左心室MRI图像。
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19.
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基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型
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卢振泰 郑倩 冯衍秋 刘燕杰 冯前进 陈武凡《计算机学报》,2013年第36卷第5期
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基于曲线演化的Chan-Vese(CV)模型常常不能准确分割非均匀性且结构复杂的医学图像.针对此缺点,文中提出了一种基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型,作者利用熵构造内部和外部区域能量的权值系数,加强了对曲线演化的控制;同时将曲线上各点的局部邻域信息引入到曲线演化过程中,提高了分割的准确性,并降低了区域内灰度不均匀等因素对曲线演化的影响;高斯约束保证了曲线演化过程中的稳定性、光滑性,同时不需要曲线周长约束项和重复初始化.利用Circular Hough变换对左心室壁内、外膜进行初始定位,避免了人工设置初始轮廓,减少了曲线向目标轮廓演化时间和初始轮廓位置敏感性对分割结果的影响.作者对心脏MR图像的左心室内、外膜进行了分割.结果表明文中方法能够快速准确地分割左心室壁内、外膜,抗干扰能力强,鲁棒性好.
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20.
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一种新的心脏磁共振图像分割方法
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张宁 秦安 陈武凡《计算机工程与应用》,2008年第44卷第31期
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心脏磁共振图像的分割是心脏功能辅助诊断和分析的基础,而左心室轮廓的提取则是正确分割心脏磁共振图像的关键。提出了一种提取心脏磁共振图像中左心室轮廓的方法。该方法首先采用一种自适应边缘保持平滑算法对心脏磁共振图像作平滑处理,接着采用K均值聚类算法对心脏磁共振图像作聚类分析,然后采用基于变分水平集方法的几何主动轮廓线模型提取左心室轮廓。实验表明,该方法能够克服心脏磁共振图像中的噪声和心脏周边组织的影响,而且具有较好的准确性和鲁棒性。
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