| 超声左心耳图像的轮廓自动提取 |
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| 引用本文： | 黄韫栀.超声左心耳图像的轮廓自动提取[J].四川大学学报(工程科学版),2016,48(3):87-93. |
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| 作者姓名： | 黄韫栀 |
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| 作者单位： | 四川大学电气信息学院 |
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| 基金项目： | 四川省科技计划支撑项目2014sz0004-8,项目名称：心血管疾病的早期预警、危险分层及治疗研究，研究手段是超声 |
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| 摘 要： | 针对经食道超声左心耳图像的分辨率低、对比度低、含有斑点噪声等问题，提出了一种结合左心耳解剖位置和超声图像灰度及相位信息的方法，全自动定位常规切片中的左心耳。首先，根据医生采集习惯，以左心耳在标准切面中的解剖位置为先验知识，结合其灰度特性，自动确定分割模型中的初始轮廓；然后，通过线型加权相位和梯度信息构造新的外力项，改进向量场卷积模型，完成左心耳轮廓的自动提取。300张左心耳超声图片测试结果表明，以医生手动勾勒的轮廓作为“金标准”，该方法自动提取左心耳的准确性为0.8969 0.0494、敏感性为0.9058 0.0762、特异性为0.9645 0.1687。分割效果优于传统的向量场卷积模型，能够解决自动定位超声图像中左心耳的初始轮廓和弱边界分割的问题。
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| 关 键 词： | 超声图像 左心耳 自动定位 改进的向量场卷积模型 相位信息 |
| 收稿时间： | 2015/5/12 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/12/22 0:00:00 |
Automatic Contour Extraction of Left Atrial Appendage from Ultrasound Images |
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| huangyunzhi.Automatic Contour Extraction of Left Atrial Appendage from Ultrasound Images[J].Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition),2016,48(3):87-93. |
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| Authors: | huangyunzhi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ultrasound images of LAA automatically locate improved VFC model phase information |
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