【摘 要】
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应用动态轮廓线模型 (ACM)解决心脏运动估计问题是该领域的主要研究方法之一 .采用经典外力和传统ACM模型对感兴趣边缘进行搜索及跟踪时 ,普遍存在模型的局部适应性程度不高
【机 构】
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第一军医大学生物医学工程系医学图像全军重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学重点项目基金 ( 69872 0 3 8)资助
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应用动态轮廓线模型 (ACM)解决心脏运动估计问题是该领域的主要研究方法之一 .采用经典外力和传统ACM模型对感兴趣边缘进行搜索及跟踪时 ,普遍存在模型的局部适应性程度不高的缺陷 .为解决这一挑战性难题 ,该文提出了广义模糊梯度矢量流 (GFGVF)的概念 ,并构造出一组新的Snake平衡方程 ,该方程可对心脏内部边缘逐帧进行鲁棒跟踪 .为进一步跟踪每一特征点的运动 ,该文将前一步的轮廓跟踪结果作为似然条件 ,结合一致性和连续性先验条件 ,通过最大后验概率 (MAP)的方法对整个过程进行了优化计算 .通过对MR及CT两类心脏序列图像进行运动跟踪实验并对计算结果进行多种比较 ,此方法显示了较好的鲁棒性 .
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