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题名改进的活动形状模型肺部轮廓提取算法
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作者
王春燕
郭圣文
吴效明
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机构
广州华南理工大学生物学院生物医学工程系
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出处
《微计算机信息》
2009年第15期277-278,218,共3页
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文摘
在医学临床实践和研究中经常需要对胸部DR图像的肺部解剖结构进行识别和精确定位,以获取有用的信息。本文采用一种形变模型分割技术---活动形状模型(Active Shape Model,ASM),对胸部DR图像进行肺部轮廓提取。为了提高ASM算法的性能,提出了一种改进的ASM算法。首先,精确定位肺尖和肋角的位置用作平均形状模型的初始化,并采用以轮廓点为中心的矩形区域的平均灰度信息进行轮廓匹配,其次,采用Gaussian金字塔多分辨率搜索策略,提高了定位速度。实验结果表明,与传统的ASM算法相比,该算法在肺部轮廓提取的速度与准确性均有显著地提高。
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关键词
主动形状模型
肺部分割
多分辨率框架
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Keywords
Active Shape Model （ASM）
lung region segmentation
multi-resolution framework
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R318
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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