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[1]张昊,童基均,吴金玉,等.基于自适应正则化光流模型的超声心动图心肌室壁边界识别[J].浙江理工大学学报,2023,49-50(自科三):293-299.
　ZHANG Hao,TONG Jijun,WU Jinyu,et al.Ventricular wall boundary recognition based on adaptive regularized optical flow model in echocardiography[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2023,49-50(自科三):293-299.
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基于自适应正则化光流模型的超声心动图心肌室壁边界识别()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第49-50卷
期数:
2023年自科第三期
页码:
293-299
栏目:
出版日期:
2023-05-31

文章信息/Info

Title:
Ventricular wall boundary recognition based on adaptive regularized optical flow model in echocardiography
文章编号:
1673-3851 (2023) 05-0293-07
作者:
张昊; 童基均; 吴金玉; 朱新建; 刘姗娜; 张华青
1.浙江理工大学计算机科学与技术学院，杭州 310018；2.浙江大学医学院附属第四医院，浙江义乌 322000；3.浙江大学医学院附属第二医院，杭州 310003
Author(s):
ZHANG Hao;  TONG Jijun;  WU Jinyu;  ZHU Xinjian;  LIU Shanna;  ZHANG Huaqing
1.School of Computer Science and Technology, Zhejiang Sci-Tech University,  Hangzhou 310018, China;2.The Fourth Affiliated Hospital Zhejiang University School of  Medicine, Yiwu 322000, China;3.The Second Affiliated Hospital Zhejiang University School of  Medicine, Hangzhou 310003, China
关键词:
自适应; 正则化; 光流模型; 超声心动图; 心肌室壁; 边界识别
分类号:
TS195-644
文献标志码:
A
摘要:
超声心动图的心肌室壁运动估计是心脏病诊疗的重要技术，但常用的光流模型估计方法采用恒定的正则化平滑系数，识别的室壁边界误差大，运动边界不清晰。针对上述问题，采用自适应正则化光流模型，并将小波分析融入模型，提出了一种超声心动图室壁边界识别的方法。先对相邻两帧图像进行预处理，然后利用Brox光流法对相邻图像进行运动估计得到初始光流矢量，接着光流失量进行二维小波分析得到运动场相对突变的空间分布信息，随后将突变分布信息经过函数映射反馈至光流计算模型中以修正平滑项正则化系数并重新计算光流场，最后重复光流计算过程直到光流场小波高频分量收敛得到最终的计算结果。仿真实验和临床实验的结果表明：该方法的均方根误差和光流角度误差均小于其他方法，平均对比度噪声比高于其他方法，表现出良好的光流计算精度和边界识别能力，可为心脏病临床诊疗提供一种量化评估的手段。

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期： 2022-10-12
网络出版日期：2023-01-16
基金项目： 浙江省医药卫生科技计划（2023KY841）；义乌市科技项目（20-3-239）；浙江省基础公益研究计划项目（LGF20H150006）
作者简介： 张昊（1998-），男，浙江温州人，硕士研究生，主要从事计算机视觉方面研究
通信作者： 童基均，E-mail：jijuntong@zstu.deu.cn
更新日期/Last Update: 2023-09-08