超声左心耳图像的轮廓自动提取

• 作者: 何凌 刘奇 白文娟 邓丽华 韩路易 黄韫栀
• 来源期刊: 四川大学学报（工程科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 超声图像 左心耳 自动定位 改进的向量场卷积模型 相位信息
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 87-93
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15961/j.jsuese.2016.03.011

摘要

针对经食道超声左心耳图像的分辨率低、对比度低、含有斑点噪声等问题,提出一种结合左心耳解剖位置和超声图像灰度及相位信息的方法,全自动定位常规切片中的左心耳.首先,根据医生采集习惯,以左心耳在标准切面中的解剖位置为先验知识,结合其灰度特性,自动确定分割模型中的初始轮廓;然后,通过线型加权相位和梯度信息构造新的外力项,改进向量场卷积模型,完成左心耳轮廓的自动提取.300张左心耳超声图片测试结果表明,以医生手动勾勒的轮廓作为“金标准”,该方法自动提取左心耳的准确性为0.8969±0.0494、敏感性为0.9058±0.0762、特异性为0.9645 ±0.1687.分割效果优于传统的向量场卷积模型,能够解决自动定位超声图像中左心耳的初始轮廓和弱边界分割的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘奇	四川大学电气信息学院	61	297	9.0	13.0
2	何凌	四川大学电气信息学院	33	108	6.0	8.0
3	白文娟	四川大学华西医院心内科	44	198	7.0	12.0
4	黄韫栀	四川大学电气信息学院	11	19	3.0	4.0
5	韩路易	四川大学电气信息学院	4	2	1.0	1.0
6	邓丽华	四川大学电气信息学院	11	38	4.0	6.0