心脏序列图像运动估计新方法:基于广义模糊梯度矢量流场的形变曲线运动估计与跟踪

被引：29

作者：

周寿军

梁斌

陈武凡

机构：

[1] 第一军医大学生物医学工程系医学图像全军重点实验室,第一军医大学生物医学工程系医学图像全军重点实验室,第一军医大学生物医学工程系医学图像全军重点实验室广州,广州,广州

来源：

计算机学报 | 2003年 / 11期

关键词：

广义模糊梯度矢量流场(GFGVF); 光流场; 动态轮廓线模型(ACM); 运动跟踪;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

应用动态轮廓线模型 (ACM)解决心脏运动估计问题是该领域的主要研究方法之一 .采用经典外力和传统ACM模型对感兴趣边缘进行搜索及跟踪时 ,普遍存在模型的局部适应性程度不高的缺陷 .为解决这一挑战性难题 ,该文提出了广义模糊梯度矢量流 (GFGVF)的概念 ,并构造出一组新的Snake平衡方程 ,该方程可对心脏内部边缘逐帧进行鲁棒跟踪 .为进一步跟踪每一特征点的运动 ,该文将前一步的轮廓跟踪结果作为似然条件 ,结合一致性和连续性先验条件 ,通过最大后验概率 (MAP)的方法对整个过程进行了优化计算 .通过对MR及CT两类心脏序列图像进行运动跟踪实验并对计算结果进行多种比较 ,此方法显示了较好的鲁棒性 .

引用

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