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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   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献
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一种心脏核磁共振图像左室壁内、外膜分割方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
王元全  贾云得 《软件学报》2009,20(5):1176-1184
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.  相似文献
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