医学序列图像中的运动分析研究

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本文利用计算机视觉中的运动分析方法,以超声心动图为例对医学动态图像进行运动信息的提取,为医生诊断和分析提供一个更为有效的手段。文章详细分析了目前运动分析主要的几类算法,包括基于特征的方法和基于光流的方法,分别阐述了其各自的优缺点。文章重点针对超声心动图的特性,提出了的一种优化的基于轮廓匹配的光流场算法。该方法使用GVFSnake算法对心脏超声序列图像进行分割,提取心腔内壁轮廓曲线序列,然后利用轮廓匹配的光流场算法对其进行计算,获取各帧间的心腔内壁的运动信息即光流场。该方法一方面利用了Snake算法的局部跟踪能力,一方面使用的轮廓匹配法仅对心腔内壁轮廓进行匹配计算,计算量少,且有效提取了超声心动图中的关键部位的信息。
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