【摘 要】
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颈总动脉中内中膜的厚度作为评估心脑血管疾病的最主要指标之一。在临床上,主要通过人工手动标记进行测量。为了解决医生工作量大,测量结果对个人依赖性高等问题,满足自动高
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颈总动脉中内中膜的厚度作为评估心脑血管疾病的最主要指标之一。在临床上,主要通过人工手动标记进行测量。为了解决医生工作量大,测量结果对个人依赖性高等问题,满足自动高效的测量需求,本文设计了一种自动、快速、准确的内中膜厚度(Intima-Media Thickness,IMT)测量算法。本文研究了一个基于Markov随机场模型IMT自动测量方法,主要是通过Hough变换建立初始标记场,然后通过ICM迭代算法检测出管腔-内膜(Lumen-Intima Interface,LII)和中膜-外膜(Media-Adventitia Interface,MAI)最终的边界。算法的步骤大致可以分为:(1)感兴趣区域的提取;(2)双边滤波;(3)图像边缘提取;(4)子图像Hough变换;(5)初始标记场的建立;(6)最终轮廓线的获得;(7)后处理阶段。本算法在80张超声图像中通过测试验证。手动测量经过每人四次测量求平均获得,自动测量是通过本文设计的算法获得的。自动测量与手动测量之间的绝对误差和标准差为0.0244±0.0227mm,协方差系数为0.9810。在配置Intel I5-4200M的处理器和4GB计算机32位win7系统下,利用Matlab编写实现串行的算法,每张图像处理时间约为1.7s。实验证明本文设计的算法是高效精确的。
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