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首页> 外文期刊>Medical image analysis >Data-driven shape parameterization for segmentation of the right ventricle from 3D+t echocardiography
【24h】

Data-driven shape parameterization for segmentation of the right ventricle from 3D+t echocardiography

机译：数据驱动的形状参数化，用于从3D + t超声心动图分割右心室

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Model-based segmentation facilitates the accurate measurement of geometric properties of anatomy from ultrasound images. Regularization of the model surface is typically necessary due to the presence of noisy and incomplete boundaries. When simple regularizers are insufficient, linear basis shape models have been shown to be effective. However, for problems such as right ventricle (RV) segmentation from 3D+t echocardiography, where dense consistent landmarks and complete boundaries are absent, acquiring accurate training surfaces in dense correspondence is difficult.
机译：基于模型的分割有助于从超声图像准确测量解剖结构的几何特性。由于存在嘈杂和不完整的边界，通常需要对模型表面进行正则化。当简单的调节器不足时，线性基础形状模型已被证明是有效的。但是，对于诸如3D + t超声心动图的右心室（RV）分割之类的问题（其中缺少密集一致的界标和完整的边界），很难以密集的对应关系获取准确的训练表面。

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