【摘 要】
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本文提出了一种基于局部形状结构分类的心血管内超声（Intravascular Ultrasound,IVUS）图像中-外膜边界检测方法.首先利用k-均值（k-means）聚类方法,确定局部形状结构类别;其次通过
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室,华南理工大学电子与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61771233,No.61271155)
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本文提出了一种基于局部形状结构分类的心血管内超声（Intravascular Ultrasound,IVUS）图像中-外膜边界检测方法.首先利用k-均值（k-means）聚类方法,确定局部形状结构类别;其次通过类别标号索引图像块,并对其进行积分通道特征和自相似性特征提取,构建多分类随机决策森林模型;最后由分类模型寻找IVUS图像的关键点,采用曲线拟合方法,实现IVUS图像中-外膜边界检测.实验结果表明,本文方法能够有效地解决IVUS图像中斑块、伪影和血管分支等造成边缘难以准确检测的问题,与已有算法相比,其
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