结合ASM及特征融合策略的Tagged MR左心室分割

摘要：

提出了一种基于ASM框架的Tagged MR图像左心室分割方法.即从基于典型相关分析的特征融合角度对LM滤波器组提取的Tagged MR图像左心室纹理特征用典型相关分析进行优化组合,再用SVM构造分类器,通过分类器来确定边缘点,驱动AsM模型边界变形得到分割结果.通过典型相关分析的特征融合可以降低分类错误率,提高分类性能;用分类器代替经典ASM模型的基于轮廓灰度的匹配法来确定边缘点具有较强的鲁棒性.该方法在不同时刻不同断层Tagged MR图像上进行了验证,实验结果表明该方法具有较高的准确度和较强的鲁棒性.

关键词：ASM模型、LM滤波器、左心室、Tagged、MR图像、典型相关分析

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Seience Foundation of China under Giant 60773172;江苏省自然科学基金the Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China under Grant BK2006704-2

在线出版日期：2010-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：160-164