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融合候选区域提取与SSAE深度特征学习的心脏MR图像左心室检测
被引量：
4
1
作者
王旭初
牛彦敏
+2 位作者
赵广军
谭立文
张绍祥
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期424-435,共12页
左心室检测在计算机辅助心脏MR图像诊断方面具有重要价值,针对由于成像质量、部分容积效应、目标复杂多变等因素影响,导致左心室自动检测准确度较低的问题,提出一种融合候选区域提取与栈式稀疏自编码器(SSAE)深度特征学习的心脏MR图像...
左心室检测在计算机辅助心脏MR图像诊断方面具有重要价值,针对由于成像质量、部分容积效应、目标复杂多变等因素影响,导致左心室自动检测准确度较低的问题,提出一种融合候选区域提取与栈式稀疏自编码器(SSAE)深度特征学习的心脏MR图像左心室检测方法.在候选区域提取阶段,先用超像素算法产生初始区域,然后对SSAE学习到的深度特征采用层次聚类算法生成候选区域;在检测阶段,先使用SSAE提取候选区域的深度特征,然后训练SVM分类器对候选区域进行分类,并使用难分负样本挖掘算法对模型进行调节.对心脏图谱数据集左心室目标检测的实验结果表明,相对于手工特征及基于候选区域等方法,该方法取得了有竞争力的检测精度.
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关键词
栈式稀疏自编码器
左心室目标检测
深度特征学习
心脏MR图像
SVM分类器
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职称材料
题名
融合候选区域提取与SSAE深度特征学习的心脏MR图像左心室检测
被引量：
4
1
作者
王旭初
牛彦敏
赵广军
谭立文
张绍祥
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
重庆大学光电工程学院
重庆师范大学计算机与信息科学学院
中国人民解放军第三军医大学生物医学工程学院数字医学研究所
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期424-435,共12页
基金
国家自然科学基金(61190122)
重庆市基础与前沿研究计划(cstc2016jcyj A0317)
中央高校基本业务费项目(106112015CDJXY120003)
文摘
左心室检测在计算机辅助心脏MR图像诊断方面具有重要价值,针对由于成像质量、部分容积效应、目标复杂多变等因素影响,导致左心室自动检测准确度较低的问题,提出一种融合候选区域提取与栈式稀疏自编码器(SSAE)深度特征学习的心脏MR图像左心室检测方法.在候选区域提取阶段,先用超像素算法产生初始区域,然后对SSAE学习到的深度特征采用层次聚类算法生成候选区域;在检测阶段,先使用SSAE提取候选区域的深度特征,然后训练SVM分类器对候选区域进行分类,并使用难分负样本挖掘算法对模型进行调节.对心脏图谱数据集左心室目标检测的实验结果表明,相对于手工特征及基于候选区域等方法,该方法取得了有竞争力的检测精度.
关键词
栈式稀疏自编码器
左心室目标检测
深度特征学习
心脏MR图像
SVM分类器
Keywords
Stacked Sparse Auto-encoder
left ventricle detection
deep learnt feature
cardiac MR image
SVM classifier
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
融合候选区域提取与SSAE深度特征学习的心脏MR图像左心室检测
王旭初
牛彦敏
赵广军
谭立文
张绍祥
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
4
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