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一种心肌延迟强化磁共振图像的半自动分割算法
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作者 杨聪 伍卫国 苏远歧 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期6-11,共6页
针对心肌延迟强化磁共振图像分割中边界模糊的问题,提出了一种基于水平集的半自动分割算法。该算法通过结合多相水平集算法和Chan-Vese模型,可以同时分割心肌内膜、外膜和心肌梗塞区域的边界。根据心脏左心室的圆形特征,通过增加圆形惩... 针对心肌延迟强化磁共振图像分割中边界模糊的问题,提出了一种基于水平集的半自动分割算法。该算法通过结合多相水平集算法和Chan-Vese模型,可以同时分割心肌内膜、外膜和心肌梗塞区域的边界。根据心脏左心室的圆形特征,通过增加圆形惩罚项,使得分割心肌内膜的曲线在迭代过程中逐渐接近于圆形,从而解决了心肌内膜边界模糊的问题。根据心肌内膜和外膜之间的距离关系,提出了动态气球力,通过将两条演化曲线之间的距离约束在一定范围内,使得曲线在真实边界附近收敛,从而提高了分割心肌外膜边界的精度。由于正常心肌与发生梗塞的心肌在灰度上存在着明显的差异,采用Chan-Vese模型代替阈值法分割心肌梗塞区域以获取光滑的目标边界。该算法已在STACOM 2012国际竞赛数据集上进行了验证测试,结果表明,算法的平均Dice相似性系数为0.72,较其他算法的平均Dice系数提高了0.07~0.12;算法具有较好的实验可重复性的同时也具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 心肌延迟强化磁共振 水平集算法 心肌梗塞 边界模糊
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