[1]刘一学,李锵,关欣,等.基于支持向量机的颈动脉超声图像内中膜厚度测量[J].中国医学物理学杂志,2016,33(5):451-455.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.05.005]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2016,33(5):451-455.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.05.005]
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基于支持向量机的颈动脉超声图像内中膜厚度测量()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
33卷
期数:
2016年5期
页码:
451-455
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2016-05-15

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X(2016)05-0451-05
作者:
刘一学李锵关欣白煜
天津大学电子信息工程学院,天津300072
关键词:
颈动脉内中膜厚度支持向量机全自动分割算法超声图像
分类号:
TP391.7;R445.1
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2016.05.005
文献标志码:
A
摘要:
为解决人工标定的繁琐、非客观等问题,本文提出一种基于支持向量机的全自动分割算法。该算法采用K-means 对图像像素进行聚类,根据聚类结果和聚类中心对图像进行标准化处理,并进行图像分割提取感兴趣区域。根据训练样 本训练支持向量得出分类模型,将感兴趣区域的像素分为边界点和非边界点。然后将边界点再次分类为管腔-内膜边界 点和中膜-外膜边界点。最后采用启发式搜索对分类结果进行甄别,去除错分类的像素点。本文采用80幅颈动脉超声图 像进行实验,比较实验结果与金标准,内中膜厚度平均绝对误差为(46.08±23.50)μm,平均每幅图像处理时间为0.88 s。 实验结果表明全自动分割算法具有快速、全自动等特点,测量结果与金标准具有较高的一致性,能满足临床应用的实际 要求。

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金(61471263)
更新日期/Last Update: 2016-05-23