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基于加速健壮特征拟合算法和Chan-Vese模型的超声图像腔室分割方法
被引量：
1
1
作者
陈小龙
王晓东
+2 位作者
李昕
叶剑宇
姚宇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第4期1124-1128,共5页
针对超声心动周期序列图的腔室自动分割过程中,弱边缘轮廓难以有效提取的问题,提出一种基于加速健壮特征(SURF)拟合算法和Chan-Vese模型的超声图像腔室分割方法。首先对序列中第一帧图像进行人工标记弱边缘轮廓;然后,提取弱边缘轮廓周围...
针对超声心动周期序列图的腔室自动分割过程中,弱边缘轮廓难以有效提取的问题,提出一种基于加速健壮特征(SURF)拟合算法和Chan-Vese模型的超声图像腔室分割方法。首先对序列中第一帧图像进行人工标记弱边缘轮廓;然后,提取弱边缘轮廓周围的SURF点,建立Delaunay三角网;接着,通过相邻两帧之间的特征点匹配,预测后续帧的弱边缘轮廓;之后,用Chan-Vese模型提取粗糙轮廓;最后采用区域生长算法得到精确的目标轮廓。实验结果表明,该算法能较好地完整提取超声序列图像中含弱边缘的腔室轮廓,并且与专家手动分割结果相近。
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关键词
超声心动图
CHAN-VESE模型
DELAUNAY三角网
加速健壮特征算法
腔室分割
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职称材料
题名
基于加速健壮特征拟合算法和Chan-Vese模型的超声图像腔室分割方法
被引量：
1
1
作者
陈小龙
王晓东
李昕
叶剑宇
姚宇
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
贵州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第4期1124-1128,共5页
基金
四川省科技支撑计划项目(2011GZ0171
2012GZ0106)
文摘
针对超声心动周期序列图的腔室自动分割过程中,弱边缘轮廓难以有效提取的问题,提出一种基于加速健壮特征(SURF)拟合算法和Chan-Vese模型的超声图像腔室分割方法。首先对序列中第一帧图像进行人工标记弱边缘轮廓;然后,提取弱边缘轮廓周围的SURF点,建立Delaunay三角网;接着,通过相邻两帧之间的特征点匹配,预测后续帧的弱边缘轮廓;之后,用Chan-Vese模型提取粗糙轮廓;最后采用区域生长算法得到精确的目标轮廓。实验结果表明,该算法能较好地完整提取超声序列图像中含弱边缘的腔室轮廓,并且与专家手动分割结果相近。
关键词
超声心动图
CHAN-VESE模型
DELAUNAY三角网
加速健壮特征算法
腔室分割
Keywords
echocardiography
Chan-Vese model
Delaunay triangulation
Speeded Up Robust Feature（SURF） algorithm
chamber segmentation
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加速健壮特征拟合算法和Chan-Vese模型的超声图像腔室分割方法
陈小龙
王晓东
李昕
叶剑宇
姚宇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
1
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参考文献
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