基于改进模糊C均值算法的颈动脉超声图像分割

• 作者: 关欣 张琦珺 李锵 滕建辅
• 来源期刊: 天津大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 超声图像分割 内中膜厚度测量 模糊C均值 隐马尔可夫随机场模型 感兴趣区域
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 95-102
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.7|R445.1
• 字数: 6194字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11784/tdxbz201612044

摘要

颈动脉的内中膜厚度(IMT)是预测心血管疾病(CVDs)病发程度的重要指标.本文研究并提出一种自动、高效的计算机辅助 IMT 测量算法,该算法依据先验知识自动提取感兴趣区域(ROI),并采用基于隐马尔可夫随机场(HMRF)模型改进的模糊 C 均值(FCM)算法分割图像,实现 IMT 的自动测量.实验结果表明,所提算法对超声图像噪声的鲁棒性较强,IMT 自动测量结果与真实值(GT)有很高的一致性:两个数据集合的相关系数为98.52%,平均绝对误差为0.0220 ± 0.0164 mm.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锵	天津大学微电子学院	74	624	12.0	22.0
2	滕建辅	天津大学微电子学院	69	640	11.0	23.0
3	关欣	天津大学微电子学院	36	193	9.0	12.0
4	张琦珺	天津大学微电子学院	1	6	1.0	1.0