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基于形狀模型和離散優(yōu)化的超聲圖像運動估計

發(fā)布時間:2025-02-07 12:31
  心血管疾病已經(jīng)成為全世界發(fā)病率最高的疾病,嚴(yán)重威脅了人類的健康。醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的飛速發(fā)展,使得心血管疾病的臨床診斷手段越來越豐富,精度也越來越高。目前主要的診斷方法包括:心電圖、心臟超聲、MRI、CT.冠狀動脈造影、放射性核素檢查等。超聲成像憑借其非侵害、低成本、診斷便利以及實時顯示器官和組織運動的優(yōu)點,目前被用作診斷心臟疾病和評價心臟功能的重要依據(jù)。醫(yī)學(xué)動態(tài)序列圖像能夠為醫(yī)生的診斷提供更多的信息,心臟超聲圖像的運動分析能夠?qū)⑿呐K的運動情況等有價值信息提取出來,進(jìn)而幫助醫(yī)生提高診斷的效率和準(zhǔn)確率,彌補了超聲圖像本身較低空間分辨率的不足。光流法和塊匹配法作為兩種經(jīng)典的運動估計算法在超聲序列圖像的運動估計中也得到了廣泛應(yīng)用。但是由于心臟運動的復(fù)雜性以及房室間瓣膜大幅度的開閉運動,心臟超聲序列圖像的運動估計面臨著不少困難。光流的計算中對幀與幀之間的時間間隔足夠小的假設(shè)由于心臟較大的運動幅度而受到挑戰(zhàn),而塊匹配法對整個圖像區(qū)域的搜索匹配使得算法的時間復(fù)雜度很高。鑒于傳統(tǒng)方法在對心臟超聲圖像序列進(jìn)行運動估計時容易受到心臟復(fù)雜運動情況干擾以及效率偏低的問題,本文將ASM分割方法應(yīng)用于運動估計的前期階段...

【文章頁數(shù)】:78 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1也臟結(jié)構(gòu)示意圖??Fig.?1.1?Cardiac?structure?diagram??

圖1.1也臟結(jié)構(gòu)示意圖??Fig.?1.1?Cardiac?structure?diagram??

被稱作"屯、臟裸區(qū)",這是超聲'。動圖檢查中最常用的部位。??屯、臟功能由左、右屯、室共同完成,其中左屯、室起主導(dǎo)作用。左屯、室是屯、臟內(nèi)最大的??腔室,負(fù)責(zé)將動脈血液系送到全身各處。如圖1.1所示,左也室位于屯、臟左側(cè),呈圓錐??形,屯、壁最厚,大約是右忙、室屯、壁厚度的3倍。....


圖2.1塊匹配算法示意圖??

圖2.1塊匹配算法示意圖??

然后對當(dāng)前偵圖像中的每一個區(qū)域塊根據(jù)選定的匹配準(zhǔn)則函數(shù)在相鄰的后一晌圖像對??應(yīng)搜索區(qū)域內(nèi)挑選出與當(dāng)前區(qū)域塊最為相似的塊,即是最佳匹配區(qū)塊,最佳匹配區(qū)塊和??當(dāng)前區(qū)域塊之間的相對位置所形成的位移矢量,被稱為當(dāng)前區(qū)域塊的運動矢量,如圖2-1??所示。塊匹配法中主要毀及到兩個方面的關(guān)....


圖2.2運動搜索窗口范圍??Fig.2.2?Movement?scope?of?the?search?window??

圖2.2運動搜索窗口范圍??Fig.2.2?Movement?scope?of?the?search?window??


圖2.3全搜索算法示意圖??Fig.2.3?Illustration?of?full?search?algorithm??

圖2.3全搜索算法示意圖??Fig.2.3?Illustration?of?full?search?algorithm??

則全搜索需要計算(2Wx?+?1)?X?(2Wy?+?1)次匹配誤差,然后選取匹配誤差最小的位置作??為最佳匹配位置。仍W搜索范圍為(16,16)為例,當(dāng)前圖像區(qū)塊在左上角處像素點在次頓??圖像中的移動范圍為圖2.2中的網(wǎng)格區(qū)域。該區(qū)域的右下角坐標(biāo)為(Xy),結(jié)合圖2.2可??知....



本文編號:4030878

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