一种血管内超声图像边缘提取的新方法
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A New Method for Edge Extraction of Intravascular Ultrasound Images
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    摘要:

    血管内超声图像的血管壁内外膜边缘检测是IVUS图像处理中必不可少的步骤与重要环节, 基于主动轮廓模型的血管壁边缘提取的效果好坏很大程度上依赖于初始轮廓能否较为精确的选取. 提出了一种提取血管壁边缘的新方法, 以自适应阈值分割的方式降低目标图像的复杂度, 结合marr边缘检测算子找到血管壁内外膜边缘的初始轮廓, 在此基础之上, 采用改进的GVF-snake算法使初始轮廓线精确收敛于真实的血管壁边缘, 实验结果验证了此方法的有效性.

    Abstract:

    The intima and adventitia edge detection of vascular wall is a key step in Intravascular Ultrasound(IVUS) processing. An accurate selection of initial contour would be significant for edge extraction based on active contour model. This paper puts forward a new method for extracting the edge of vascular wall. At first, adaptive threshold segmentation is used to reduce the complexity of the IVUS original images,then find the initial contour line of the vascular wall with Marr edge detection. Finally, an improved GVF-snake model is used to make the initial contour line converge to the true edge of vascular wall accurately. The experimental results confirm the validity of the new method.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

王志东,汪友生,李龙,董路,李冠宇.一种血管内超声图像边缘提取的新方法.计算机系统应用,2013,22(9):176-179,153

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  • 收稿日期:2013-03-06
  • 最后修改日期:2013-04-01
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  • 在线发布日期: 2013-10-10
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