| 血管内超声图像初始轮廓提取算法的研究 |
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| 引用本文： | 王志东,汪友生,董路,李冠宇.血管内超声图像初始轮廓提取算法的研究[J].应用声学,2014,22(5):1490-1492. |
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| 作者姓名： | 王志东 汪友生 董路 李冠宇 |
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| 作者单位： | 北京工业大学 电子信息与控制工程学院, 北京 100124;北京工业大学 电子信息与控制工程学院, 北京 100124;北京工业大学 电子信息与控制工程学院, 北京 100124;北京工业大学 电子信息与控制工程学院, 北京 100124 |
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| 摘 要： | Snake模型在医学图像分割中的应用已经越来越广泛,但在应用该模型时,如何选取合适的初始轮廓是一个难题；在对血管内超声医学图像的研究基础上,提出了一种基于灰度信息与ROI区域的初始轮廓获取方法,根据IVUS图像的灰度特征对其进行自适应阈值分割以及面积滤波,然后获得分割轮廓点集进而得到snake初始轮廓点集；在matlab7.0环境分别对不同类别的2种IVUS图像的中外膜边缘提取进行仿真实验,实验证明该方法获得的初始snake轮廓较为逼近目标真实轮廓且适合于snake模型进行迭代收敛,由于其初始轮廓已较为接近目标真实轮廓,因此节省了snake模型的迭代次数,算法运行效率也优于手工提取初始轮廓的snake方法,可以较为方便的应用于实际领域。
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| 关 键 词： | 血管内超声 自适应阈值分割 ROI区域 Snake模型 |
| 收稿时间： | 2013/12/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/2/23 0:00:00 |
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