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基于窄带水平集的带标记线左心室核磁共振图像的自动分割
引用本文:陈强,周则明,屈颖歌,王平安,夏德深. 基于窄带水平集的带标记线左心室核磁共振图像的自动分割[J]. 模式识别与人工智能, 2005, 18(1)
作者姓名:陈强  周则明  屈颖歌  王平安  夏德深
作者单位:南京理工大学,计算机系,南京,210094;香港中文大学,计算机科学与工程系,香港
基金项目:香港研究资助局资助项目
摘    要:提出了一种全自动分割带标记线左心室核磁共振图像的方法.它主要由两部分组成:先采用支持向量机(SVM)进行左心室定位,从而给出初始轮廓线;然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.该方法改进了窄带生成方法,减少了窄带生成时间.针对带标记线左心室核磁共振图像的成像特点,引入了块像素变差和灰度相似性的思想对水平集方法的速度项进行了改进.实验结果表明,该方法能全自动、快速、准确地实现左心室的分割.

关 键 词:水平集  窄带  支持向量机  核磁共振图像分割

An Auto Segmentation Method of Tagged Left Ventricle Magnetic Resonance Images Based on Narrow Band Level Set
CHEN Qiang,ZHOU Ze-Ming,QU Ying-Ge,Pheng Ann Heng,XIA De-Shen. An Auto Segmentation Method of Tagged Left Ventricle Magnetic Resonance Images Based on Narrow Band Level Set[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2005, 18(1)
Authors:CHEN Qiang  ZHOU Ze-Ming  QU Ying-Ge  Pheng Ann Heng  XIA De-Shen
Abstract:
Keywords:
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