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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. 展开更多
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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基于预测-校正改进Snake的心脏MR图像左心室外轮廓分割 被引量：2
2
作者 王元全 汤敏 +1 位作者 夏德深 王平安 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期47-51,共5页
在心脏MR图像中,由于左右心室结合处的灰度非常靠近,在左心室外轮廓上形成弱边界,基于Snake模型分割左心室外轮廓时就会有边界泄漏的问题,本文先定义了两种局部信息用于边缘增强,并构造了合理的外力场,然后将传统Snake模型的形变结果作... 在心脏MR图像中,由于左右心室结合处的灰度非常靠近,在左心室外轮廓上形成弱边界,基于Snake模型分割左心室外轮廓时就会有边界泄漏的问题,本文先定义了两种局部信息用于边缘增强,并构造了合理的外力场,然后将传统Snake模型的形变结果作为对轮廓新位置的预测,基于左心室外轮廓形状的先验知识对预测的结果进行校正,使得Snake的形变由预测、校正两步来完成。实验结果表明,这种预测-校正两步形变Snake模型对心脏MR图像在心室外轮廓分割有较好的效果。 展开更多
关键词 心脏疾病 心脏mr图像 左心室 SNAKE模型 医学图像分析
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基于Snake改进模型的心脏MR图像左心室分割方法 被引量：2
3
作者 朱敏 张炜雪 +2 位作者 曲全民 李梦颖 高丽峰 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期82-88,共7页
提出一种基于Snake改进模型的心脏MR图像左心室分割方法。首先对梯度矢量流GVF模型进行改进,提出基于扩展邻域的S型函数梯度矢量流ENSGVF模型,该模型可获得更大的捕获域,并能解决深度凹陷及弱边界泄露的问题。然后将ENSGVF作为新的外力... 提出一种基于Snake改进模型的心脏MR图像左心室分割方法。首先对梯度矢量流GVF模型进行改进,提出基于扩展邻域的S型函数梯度矢量流ENSGVF模型,该模型可获得更大的捕获域,并能解决深度凹陷及弱边界泄露的问题。然后将ENSGVF作为新的外力条件,构造ENSGVF Snake模型,用于内外膜分割。对于内膜分割,引入圆形约束项,消除由于图像灰度不均匀造成的局部极小问题。进而利用内膜分割结果构造新的外力场和约束,实现外膜的精确自动分割。实验结果表明,该算法能有效解决分割中存在的弱边界、图像灰度不均匀、乳突肌干扰等问题,提高了精确度。 展开更多
关键词 心脏mr图像 SNAKE模型 ENSGVF模型 形状约束 图像分割
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利用知识库实现对心脏MR图像的自动分割 被引量：2
4
作者 林亚忠 陈武凡 +1 位作者 陈明 冯前进 《第一军医大学学报》 CSCD 北大核心 2001年第11期822-824,共3页
目的 研究如何实现对心脏ＭＲ图像的自动化分割问题。方法　通过对图像特征参数的训练，从而有效提取和利 用先验知识。结果　实现对心脏ＭＲ图像的自动化分割。结论　通过提取和利用心脏ＭＲ图像的先验知识，能够很好地 实现心脏分割... 目的 研究如何实现对心脏ＭＲ图像的自动化分割问题。方法　通过对图像特征参数的训练，从而有效提取和利 用先验知识。结果　实现对心脏ＭＲ图像的自动化分割。结论　通过提取和利用心脏ＭＲ图像的先验知识，能够很好地 实现心脏分割算法的自动化。 展开更多
关键词 心脏mr图像 知识库 自动分割
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一种基于U⁃Net网络心脏MR图像左室识别的图割后处理快速算法 被引量：1
5
作者 乔艳 苑金辉 +1 位作者 谢文鑫 胡晓飞 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2021年第2期29-35,共7页
为了从心脏MR图像中分割出左心室,提出了一种基于U⁃Net网络的图割后处理算法。先训练U⁃Net网络分割网络得到概率图,接着采用图割算法进行后处理。为了减少图割算法运行时间,采用图像形态学操作去除无需后处理区域,只保留分割结果的边缘... 为了从心脏MR图像中分割出左心室,提出了一种基于U⁃Net网络的图割后处理算法。先训练U⁃Net网络分割网络得到概率图,接着采用图割算法进行后处理。为了减少图割算法运行时间,采用图像形态学操作去除无需后处理区域,只保留分割结果的边缘区域进行图割优化。采用Dice系数和召回率这两种评价指标,在Sunnybrook数据集上的实验结果表明,该算法结果的边缘更接近标准分割结果,且具有较高的Dice系数、召回率和时间效率。 展开更多
关键词 左心室分割 心脏mr图像 U⁃Net网络 形态学操作 图割
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基于2D深度学习网络的全心脏MR图像分割
6
作者 张博 谢勤岚 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第4期376-382,共7页
传统机器学习方法在心脏MR图像分割中存在分割精度较差、计算复杂度高,特别是难以同时分割左、右心室及心肌等问题.提出了将改进的全卷积神经网络自动分割方法用于心脏MR图像分割.在训练网络下采样与上采样路径中加入批归一化层,保持每... 传统机器学习方法在心脏MR图像分割中存在分割精度较差、计算复杂度高,特别是难以同时分割左、右心室及心肌等问题.提出了将改进的全卷积神经网络自动分割方法用于心脏MR图像分割.在训练网络下采样与上采样路径中加入批归一化层,保持每层网络大小与维度一致,使用较高学习率训练网络,加速收敛,降低过拟合.结合像素交叉熵损失函数与Dice损失函数作为新的组合加权损失函数,提高分割精度.实验结果表明,能实现较好的分割精度和计算复杂度,且能同时分割出心脏图像中的左、右心室和心肌. 展开更多
关键词 心脏mr图像 图像分割 全卷积神经网络 批归一化层 损失函数
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