换一批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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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echocardiographic sequencesleft ventriclesmulti-scale sparse representationdictionary classificationmorphologic segmentation
分类号
TP391
DOI
10.3969/j.issn.0254-3087.2015.Z1.049
发布时间
2016-03-31（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（61401102）
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