结合ASM及特征融合策略的Tagged MR左心室分割

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.10.051

计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (10): 160-164.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.10.051

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结合ASM及特征融合策略的Tagged MR左心室分割

刘复昌，徐丽燕，孙权森，夏德深

南京理工大学计算机科学与技术学院，南京 210094

收稿日期:2008-09-24 修回日期:2009-01-04 出版日期:2010-04-01 发布日期:2010-04-01
通讯作者: 刘复昌

Segmentation of left ventricle from Tagged MR images based on ASM and feature fusion strategy

LIU Fu-chang，XU Li-yan，SUN Quan-sen，XIA De-shen

School of Computer Science and Technology，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing 210094，China

Received:2008-09-24 Revised:2009-01-04 Online:2010-04-01 Published:2010-04-01
Contact: LIU Fu-chang

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种基于ASM框架的Tagged MR图像左心室分割方法。即从基于典型相关分析的特征融合角度对LM滤波器组提取的Tagged MR图像左心室纹理特征用典型相关分析进行优化组合，再用SVM构造分类器，通过分类器来确定边缘点，驱动ASM模型边界变形得到分割结果。通过典型相关分析的特征融合可以降低分类错误率，提高分类性能；用分类器代替经典ASM模型的基于轮廓灰度的匹配法来确定边缘点具有较强的鲁棒性。该方法在不同时刻不同断层Tagged MR图像上进行了验证，实验结果表明该方法具有较高的准确度和较强的鲁棒性。

关键词: ASM模型, LM滤波器, 左心室, Tagged MR图像, 典型相关分析

Abstract: An improved ASM method for segmentation of left ventricle tagged MR images is presented.Based on the idea of feature fusion，the Canonical Correlation Analysis（CCA） is used to combine the features extracted form tagged MR images by LM filter bank.Then，a classifier is constructed to determine edge point using SVM.CCA can decrease the classification error and improve the classification performance.Instead of sampling the normalized derivative profiles，the feature at each position along the profile perpendicular to the object contour is fed into a trained classifier to determine the edge point.The method is validated on different frame and slice of tagged MR images.Experimental results show that the method can achieve a high accurate and robust performance.

Key words: ASM model, LM filter bank, left ventricle, Tagged MR images, Canonical Correlation Analysis（CCA）

中图分类号:

TP391.41

刘复昌，徐丽燕，孙权森，夏德深. 结合ASM及特征融合策略的Tagged MR左心室分割[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(10): 160-164.

LIU Fu-chang，XU Li-yan，SUN Quan-sen，XIA De-shen. Segmentation of left ventricle from Tagged MR images based on ASM and feature fusion strategy[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(10): 160-164.

[1]	王南，许道云. 针对弱边缘信息的左心室图像分割算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(23): 211-219.
[2]	蒋亚芳，严馨，李思远，徐广义，周枫. 多重CCA算法的柬汉双语词向量构建方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(17): 167-172.
[3]	周钦1，阿都建华1，尹立雪2，张红梅2，崔威2，曾强1. 基于MRI图像的左心室分割方法研究现状与发展[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(2): 28-35.
[4]	王献锋，黄文准，张善文. 基于加权局部判别CCA的多视角步态识别方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(21): 90-94.
[5]	邱爱昆，朱嘉钢. 基于集成学习的多重集典型相关分析方法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(6): 162-168.
[6]	董西伟. 基于局部流形重构的半监督多视图图像分类[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(18): 24-30.
[7]	韩越祥1，李赵国1，郑哲2，张尕琳3. 基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(23): 179-183.
[8]	刘付民，张治斌，沈记全. 核典型相关分析算法的多特征融合情感识别[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(9): 193-196.
[9]	冯莹莹，余世干，刘辉. 改进典型相关分析的虹膜鉴别算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(16): 146-149.
[10]	王瑜，薛红. 鉴别矢量增强在人耳人脸多模态识别中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(12): 29-33.
[11]	孙宁¹，宋莹²，成伟明¹，赵春光¹. 二维典型相关分析在小样本图像识别上的应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(5): 177-180.
[12]	陈晓红^1，2. 类依赖的相关性多类分类器[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(2): 7-10.
[13]	张莉^1，2，何传红^1，2，何为^1，2. 典型相关分析去除脑电信号中眼电伪迹的研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(31): 218-220.
[14]	贺建飚，崔艳丽. 一种融合两种主成分分析的货币识别方法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(23): 170-172.
[15]	彭岩,张道强. 局部判别型典型相关分析算法[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(21): 126-129.

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