【摘 要】
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目的：以流形学习为基础,提出一种基于血管内超声(IVUS)图像序列的门控方法,抑制IVUS序列纵切方向上的运动伪影.方法：应用流形学习方法中的拉普拉斯特征映射算法,将高维IVUS图像序列降到低维流形中,利用低雏特征向量,构建一个距离函数来反映心脏运动规律,将IVUS图像分为心脏舒张末期和非心脏舒张末期两类,从而提取心脏舒张末期对应的图像帧,组成门控序列.结果：临床采集10组IVUS序列(图像915
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,广州 510515 南方医科大学南方医院心内科,广州 510515
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目的：以流形学习为基础,提出一种基于血管内超声(IVUS)图像序列的门控方法,抑制IVUS序列纵切方向上的运动伪影.
方法：应用流形学习方法中的拉普拉斯特征映射算法,将高维IVUS图像序列降到低维流形中,利用低雏特征向量,构建一个距离函数来反映心脏运动规律,将IVUS图像分为心脏舒张末期和非心脏舒张末期两类,从而提取心脏舒张末期对应的图像帧,组成门控序列.
结果：临床采集10组IVUS序列(图像915±142帧,血管长度15.24±2.37mm),在IVUS图像序列的纵切图像上,门控序列减少了锯齿形状的运动伪影,与原始序列形状一致,且具有良好的连续性.并与已有的提取门控序列方法进行对比.
结论：本文方法算法简单稳定,抑制了IVUS图像序列的纵向运动伪影.
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