【摘 要】
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颈动脉超声图像边缘的提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要的意义。本文提出了一种针对颈动脉超声动态图像序列的边缘跟踪方法。根据前一帧图像的边界轮廓,通过计算当前帧与前一帧之间的光流场来预测当前帧图像的初始轮廓,再使用GVF主动轮廓线方法进行分割。然后依次处理图像序列的每一帧图像。实验证明,这种方法相对与独立的分割每帧图像更有效率,并且由于使用了光流来进行预测,具有很好的动态跟踪能力。
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颈动脉超声图像边缘的提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要的意义。本文提出了一种针对颈动脉超声动态图像序列的边缘跟踪方法。根据前一帧图像的边界轮廓,通过计算当前帧与前一帧之间的光流场来预测当前帧图像的初始轮廓,再使用GVF主动轮廓线方法进行分割。然后依次处理图像序列的每一帧图像。实验证明,这种方法相对与独立的分割每帧图像更有效率,并且由于使用了光流来进行预测,具有很好的动态跟踪能力。
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