一种基于序列知识的左心室分割算法

王豫峰; 徐春雨

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cqvip:由于心脏核磁共振图像容易出现图像偏移场,并且对于单张图像的分割缺少相邻像素间的空间信息,从而导致传统基于高斯混合模型的左心室分割算法在成分聚类过程中容易出现错判情况。本文提出一种基于序列知识的左心室分割算法,该算法通过学习短轴心脏核磁共振序列图像的序列知识,将图像关键点元素的序列空间信息引入到自适应混合高斯模型中,从而提高该算法在左心室分割过程中的准确性。通过公共测试图像数据库验证了该分割算法的有效性。

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来源
《南阳理工学院学报》 |2019年第6期|38-41|共4页
作者
王豫峰; 徐春雨;
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作者单位

南阳理工学院软件学院河南南阳473000;

武汉大学计算机学院湖北武汉430072;

南阳理工学院计算机与信息工程学院河南南阳473000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
左心室分割; 混合高斯模型; 序列知识; 最大估计算法;

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