基于监督下降方法的左心室超声图像分割

来源 :计算机应用 | 被引量 : 5次 | 上传用户：leolover211

【摘要】

：

针对基于表观模型的图像分割算法在特征点迭代定位过程中计算量过大、对非线性局部特征的优化较为困难等问题,采用一种基于监督学习的梯度下降算法,建立4层多分辨率金字塔模型,并使用一种基于巴氏系数的特征提取函数(B-SIFT)替代原方法中的尺度不变特征变换(SIFT)特征,对左心室心内膜及心外膜进行特征点定位。首先对训练集进行归一化处理,统一经食道超声心动图像(TEE)的尺度;然后建立基于多分辨率金字塔和

【作者】

：

魏雨汐伍岳庆陶攀姚宇

【机构】

：

中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2018年02期

【关键词】

：

左心室特征点定位超声心动图图像分割监督下降方法尺度不变特征变换

【基金项目】

：

四川省科技厅重点研发项目（2017SZ0010）,四川省科技支撑计划项目（2016JZ0035）.

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