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心脏核磁共振图像标记线的Bayesian跟踪方法
1
作者
汤敏
王元全
+1 位作者
王平安
夏德深
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005年第10期1740-1745,共6页
标记线跟踪是对心脏进行三维运动重建的前提,提出了基于Bayesian方法的标记线跟踪算法·算法在使用活动网格模型进行跟踪的基础上,通过预测网格节点的位置建立Markov随机场(MRF)模型,并使用EM算法将节点按是否在心室内加以分类·...
标记线跟踪是对心脏进行三维运动重建的前提,提出了基于Bayesian方法的标记线跟踪算法·算法在使用活动网格模型进行跟踪的基础上,通过预测网格节点的位置建立Markov随机场(MRF)模型,并使用EM算法将节点按是否在心室内加以分类·根据不同类别的网格节点在跟踪过程中所应起到的作用,设计不同的先验分布及似然函数,使用迭代条件模式(ICM)最大后验概率(MAP)求解网格结点坐标·对多序列心脏收缩期核磁共振图像的实验表明,算法能较准确地对网格节点进行分类,从而能在未给定心脏的内外轮廓的情况下准确地跟踪标记线;并且由于考虑到了网格模型的Markov性质,在跟踪过程中保持了网格的拓扑形状·
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关键词
MARKOV随机场
网格模型
光流场平滑性准则
EM算法
ICM算法
核磁共振图像
运动跟踪
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职称材料
题名
心脏核磁共振图像标记线的Bayesian跟踪方法
1
作者
汤敏
王元全
王平安
夏德深
机构
南京理工大学计算机科学与技术系
香港中文大学计算机科学与工程系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005年第10期1740-1745,共6页
基金
香港特别行政区政府研究资助局研究项目(CUHK/4185/00E)
文摘
标记线跟踪是对心脏进行三维运动重建的前提,提出了基于Bayesian方法的标记线跟踪算法·算法在使用活动网格模型进行跟踪的基础上,通过预测网格节点的位置建立Markov随机场(MRF)模型,并使用EM算法将节点按是否在心室内加以分类·根据不同类别的网格节点在跟踪过程中所应起到的作用,设计不同的先验分布及似然函数,使用迭代条件模式(ICM)最大后验概率(MAP)求解网格结点坐标·对多序列心脏收缩期核磁共振图像的实验表明,算法能较准确地对网格节点进行分类,从而能在未给定心脏的内外轮廓的情况下准确地跟踪标记线;并且由于考虑到了网格模型的Markov性质,在跟踪过程中保持了网格的拓扑形状·
关键词
MARKOV随机场
网格模型
光流场平滑性准则
EM算法
ICM算法
核磁共振图像
运动跟踪
Keywords
Markov random field
grid model
optical flow smoothness
expectation-maximization (EM) algorithm
ICM algorithm
MRI
motion tracking
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
心脏核磁共振图像标记线的Bayesian跟踪方法
汤敏
王元全
王平安
夏德深
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005
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