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摘要:
基于胎儿超声心动图序列,提出对胎儿左心室分割算法.先人工获取胎儿超声心动图序列第一帧图像的左心室轮廓;对于后续图像序列,基于超声心动图序列的时空关联性,结合增强算法利用字典再分类的多尺度稀疏表示方法由前一帧的分割结果得到当前帧的心室内外各尺度敏感字典和各尺度的权重;由各尺度心室内外敏感字典及权重对当前帧图像分类,获得判别图像;用形态学的方法对判别图像进行分割并对产生的泄露区域进行去除.实验用11例(每例40帧图像)胎儿超声心动图序列进行算法验证,结果表明:该算法能取得较好的判别图像,具有良好的左心室分割性能,其中豪斯多夫距离为3.6mm、平均绝对距离为0.9mm、戴斯系数为86%.因此,本文提出的多尺度稀疏表示字典再分类形态学算法能够有效地对胎儿左心室进行分割.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于超声心动图序列的胎儿左心室分割
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 超声心动图 左心室 多尺度稀疏表示 字典再分类 形态学分割
年,卷(期) 2015,(Z1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 278-283
页数 6页 分类号 TP391
字数 4116字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪源源 复旦大学电子工程系 221 1554 19.0 26.0
2 郭翌 复旦大学电子工程系 16 70 4.0 8.0
3 余力 复旦大学电子工程系 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
超声心动图
左心室
多尺度稀疏表示
字典再分类
形态学分割
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
总被引数(次)
146776
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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