【摘 要】
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针对现有的血管内超声(intravascularu ltrasound,IVUS)图像边缘提取存在的不足,提出一种改进的IVUS序列图像内外膜边缘自动提取的方法。该方法首先在Contourlet变换域对图像
【机 构】
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山东建筑大学信息与电气工程学院; 山东大学信息科学与工程学院; 山东大学齐鲁医院心内科;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(30870666)
论文部分内容阅读
针对现有的血管内超声(intravascularu ltrasound,IVUS)图像边缘提取存在的不足,提出一种改进的IVUS序列图像内外膜边缘自动提取的方法。该方法首先在Contourlet变换域对图像的斑点噪声进行有效去除;然后根据序列图像的物理特征和结构信息,自动确定图像内外膜边缘的初始轮廓;最后采用活动轮廓模型和去噪后图像灰阶梯度特征量,通过动态规划技术自动提取图像的内外膜边缘。实验结果表明,该方法算法简单,准确性较高,具有一定的临床应用价值。
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