换一批基于改进模糊C均值算法的颈动脉超声图像分割
Segmentation of Carotid Intima Media in Ultrasound Images Using Improved Fuzzy C Means Algorithm
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.
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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ultrasound image segmentationintima-media thickness(IMT)measurementfuzzy C means(FCM)hidden Markov random field(HMRF)modelregion of interest(ROI)
DOI
10.11784/tdxbz201612044
发布时间
2018-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金资助项目（(61471263)）
Supported by the National Natural Science Foundation of China（(,61471263)）
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