结合纹理与形状的Tagged MR图像左心室分割算法

作者：刘复昌; 陈强; 孙权森; 王平安; 夏德深

来源：软件学报, 2009, (01): 30-40.

• Mumford-Shah模型
• S滤波器组
• 支持向量机
• 形状统计
• 左心室分割 Mumford-Shah model
• S filter bank
• SVM(support vector machine)
• shape statistics
• left ventricle segmentation

分割带标记线核磁共振(tagged MR)图像是左心室运动重建的前提.由于标记线的加载破坏了左心室的轮廓边缘和区域灰度一致性,再加上乳突肌的存在,使带标记线核磁共振图像的左心室内外轮廓分割变得相当困难.在变分框架下,将纹理分类信息与形状统计先验知识引入Mumford-Shah模型中,提出了一种改进的分割带标记线核磁共振图像的左心室内外轮廓的方法.该方法基于支持向量机对S滤波器组提取的纹理特征的分类结果,构造了一种新的图像能量表示;针对乳突肌及边缘断裂现象,引入形状统计先验信息来约束曲线的演化.因为分割过程利用了有监督学习策略,较好地克服了标记线对左心室区域灰度的影响,提高了分割精度.实验结果表...

• 单位
  南京理工大学; 香港中文大学