基于窄带水平集的带标记线左心室核磁共振图像的自动分割

• 作者: 周则明 夏德深 屈颖歌 王平安 陈强
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 水平集 窄带 支持向量机 核磁共振图像分割
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 107-113
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5237字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.01.018

摘要

提出了一种全自动分割带标记线左心室核磁共振图像的方法.它主要由两部分组成:先采用支持向量机(SVM)进行左心室定位,从而给出初始轮廓线;然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.该方法改进了窄带生成方法,减少了窄带生成时间.针对带标记线左心室核磁共振图像的成像特点,引入了块像素变差和灰度相似性的思想对水平集方法的速度项进行了改进.实验结果表明,该方法能全自动、快速、准确地实现左心室的分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周则明	南京理工大学计算机系	16	288	11.0	16.0
2	王平安	香港中文大学计算机科学与工程系	87	1553	23.0	34.0
3	夏德深	南京理工大学计算机系	220	3601	29.0	48.0
4	陈强	南京理工大学计算机系	91	1365	20.0	33.0
5	屈颖歌	南京理工大学计算机系	5	60	3.0	5.0