【摘 要】
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目的颈动脉内中膜厚度是定量评价心血管疾病的核心指标之一。本文提出一种半自动基于超声影像的测量颈动脉内中膜厚度的计算机辅助方法,并在分割算法中引入了符合超声影像的R
【机 构】
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东北大学中荷生物医学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372014);辽宁省自然科学基金(201202071)资助
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目的颈动脉内中膜厚度是定量评价心血管疾病的核心指标之一。本文提出一种半自动基于超声影像的测量颈动脉内中膜厚度的计算机辅助方法,并在分割算法中引入了符合超声影像的Rician分布。方法原始Chan-Vese模型较为适用于颈动脉血管壁的边界线的提取,但是原始模型假设图像斑点噪声符合分段常值分布,这对于本文所使用的颈动脉超声图像是不准确的。本文在原始的Chan-Vese模型上进行了相应的改进,提出超声斑点噪声符合Rician分布的Chan-Vese分割模型,然后通过二次分割提取内中膜边界,最后进行内中膜厚度测量。结果将该方法用于实际的超声颈动脉图像,结果较为理想。结论本方法能快速准确地提取颈动脉内中膜,并无须对原始图像做预处理。
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