ASM算法在心臟MSCT圖像分割中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目前，基于模型技術已經成為醫(yī)學圖像分析的重要工具，特別是基于可變模型和統計模型的方法引起了廣泛的重視。 主動形狀模型（ASM）是一種以訓練和統計分析為基礎的模型分割方法，它在樣本的形變模式下迭代地調整模型的形狀以擬合目標的邊界。而MSCT作為重要的心臟無創(chuàng)成像方法，對它的成像數據進行正確的分割是目前心臟圖像研究領域亟需解決的問題之一，本文擬將ASM算法應用于心臟MSCT圖像的分割中去。 本文先對醫(yī)學圖像分割技術做了系統性

2、的總結，回顧了心臟成像的各種技術并介紹了心臟建模方法。接著對主動形狀模型的理論進行了原理性闡述，并介紹了其擴展方法。然后著重探討了ASM算法在心臟MSCT圖像分割中的應用，包括預處理部分與訓練、搜索過程中的改進方法。最后給出了ASM算法對心室分割的結果，實驗結果表明，ASM算法能夠對心臟MSCT圖像中左、右心室輪廓給出較好的分割結果。 基于模型的ASM分割定位方法具有良好的統計學習特性和智能化的形變和搜索能力，在心臟MSCT圖像

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