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基于区域增长与局部自适应C-V模型的脑血管分割
被引量：
7
1
作者
解立志
周明全
+2 位作者
田沄
武仲科
王醒策
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第8期1927-1936,共10页
提出了一种针对TOF MRA(time-of-flight magnetic resonance angiography)磁共振图像的双重分割脑血管提取方法.首先结合高斯滤波,采用二维OTSU算法,结合MIP(maximum intensity projection)图像获得三维血管种子点,定义全局与局部信息...
提出了一种针对TOF MRA(time-of-flight magnetic resonance angiography)磁共振图像的双重分割脑血管提取方法.首先结合高斯滤波,采用二维OTSU算法,结合MIP(maximum intensity projection)图像获得三维血管种子点,定义全局与局部信息相结合的区域增长规则,通过区域增长算法对血管进行粗分割;然后,采用Catt扩散模型对体数据场进行各向异性滤波,提出了局部自适应C-V模型,将初步分割结果作为自适应活动轮廓模型的初始轮廓线进行二次分割.实验结果表明,该算法不仅能够有效分割脑血管粗大分支,而且还能精确提取脑血管的细小结构.
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关键词
脑血管分割
二维OTSU
区域增长
局部
自适应
c-v
模型
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职称材料
基于局部Chan-Vese模型的超声颈动脉图像水平集分割方法研究
被引量：
3
2
作者
曾雅洁
杨鑫
+3 位作者
徐红卫
刘洋
梁华庚
丁明跃
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第11A期304-308,328,共6页
对超声主颈动脉(Common Carotid Artery,CCA)横向图像中血管的内外膜进行分割,分割结果可用于对斑块大小、厚度和形状的定性估计及定量测量。首先选用局部C-V(Local Chan-Vese,LCV)模型对外膜进行分割,而用C-V模型对内膜进行分割,并引...
对超声主颈动脉(Common Carotid Artery,CCA)横向图像中血管的内外膜进行分割,分割结果可用于对斑块大小、厚度和形状的定性估计及定量测量。首先选用局部C-V(Local Chan-Vese,LCV)模型对外膜进行分割,而用C-V模型对内膜进行分割,并引入内外膜距离限制项来提高内膜分割准确度,同时使用稀疏场方法(Sparse Field Method,SFM)提高水平集算法的效率,最后通过全正交法(Full-Orthogonal Method,FOM)、射线法、相似系数分析法等多种评价方法对分割结果进行分析。实验结果表明,LCV模型可有效地分割颈动脉血管外膜,而C-V模型可有效地分割血管内膜,改进方法提升了程序运行速度并且提高了内外膜的分割精度。
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关键词
生物医学工程
图像分割
颈动脉超声图像
水平集
局部c-v模型
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职称材料
题名
基于区域增长与局部自适应C-V模型的脑血管分割
被引量：
7
1
作者
解立志
周明全
田沄
武仲科
王醒策
机构
认知神经科学与学习国家重点实验室(北京师范大学)
北京师范大学信息科学与技术学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第8期1927-1936,共10页
基金
国家自然科学基金(61003134
61170170)
北京市自然科学基金(4081002)
文摘
提出了一种针对TOF MRA(time-of-flight magnetic resonance angiography)磁共振图像的双重分割脑血管提取方法.首先结合高斯滤波,采用二维OTSU算法,结合MIP(maximum intensity projection)图像获得三维血管种子点,定义全局与局部信息相结合的区域增长规则,通过区域增长算法对血管进行粗分割;然后,采用Catt扩散模型对体数据场进行各向异性滤波,提出了局部自适应C-V模型,将初步分割结果作为自适应活动轮廓模型的初始轮廓线进行二次分割.实验结果表明,该算法不仅能够有效分割脑血管粗大分支,而且还能精确提取脑血管的细小结构.
关键词
脑血管分割
二维OTSU
区域增长
局部
自适应
c-v
模型
Keywords
cerebrovascular segmentation
2D OTSU
region growing
local adaptive
c-v
model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于局部Chan-Vese模型的超声颈动脉图像水平集分割方法研究
被引量：
3
2
作者
曾雅洁
杨鑫
徐红卫
刘洋
梁华庚
丁明跃
机构
华中科技大学生命科学与技术学院生物医学工程系图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国防科技重点实验室
郑州大学
华中科技大学
湖北科技学院生物医学工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第11A期304-308,328,共6页
基金
国家自然科学基金国际合作项目(30911120497)
国家自然科学基金青年项目(61001141)
+3 种基金
国家科技支撑计划项目(2012BA113B02)
国家重大科学研究计划项目(2011CB933103)
教育部新教师青年基金(20090142120091)
湖北公益性科技研究项目(2012DCA06001)等资助
文摘
对超声主颈动脉(Common Carotid Artery,CCA)横向图像中血管的内外膜进行分割,分割结果可用于对斑块大小、厚度和形状的定性估计及定量测量。首先选用局部C-V(Local Chan-Vese,LCV)模型对外膜进行分割,而用C-V模型对内膜进行分割,并引入内外膜距离限制项来提高内膜分割准确度,同时使用稀疏场方法(Sparse Field Method,SFM)提高水平集算法的效率,最后通过全正交法(Full-Orthogonal Method,FOM)、射线法、相似系数分析法等多种评价方法对分割结果进行分析。实验结果表明,LCV模型可有效地分割颈动脉血管外膜,而C-V模型可有效地分割血管内膜,改进方法提升了程序运行速度并且提高了内外膜的分割精度。
关键词
生物医学工程
图像分割
颈动脉超声图像
水平集
局部c-v模型
Keywords
Biomedical engineering, Image segmentation
Carotid ultrasound images, Level set, Loeal
c-v
model
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于区域增长与局部自适应C-V模型的脑血管分割
解立志
周明全
田沄
武仲科
王醒策
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
7
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下载PDF
职称材料
2
基于局部Chan-Vese模型的超声颈动脉图像水平集分割方法研究
曾雅洁
杨鑫
徐红卫
刘洋
梁华庚
丁明跃
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013
3
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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