基于加速健壮特征拟合算法和 ChanVese 模型的超声图像腔
室分割方法
摘要：针对超声心动周期序列图的腔室自动分割过程
中，弱边缘轮廓难以有效提取的问题，提出一种基于加速健
壮特征（SURF）拟合算法和 ChanVese 模型的超声图像腔室
分割方法。首先对序列中第一帧图像进行人工标记弱边缘轮
廓；然后，提取弱边缘轮廓周围的 SURF 点，建立 Delaunay
三角网；接着，通过相邻两帧之间的特征点匹配，预测后续
帧的弱边缘轮廓；之后，用 ChanVese 模型提取粗糙轮廓；
最后采用区域生长算法得到精确的目标轮廓。实验结果表
明，该算法能较好地完整提取超声序列图像中含弱边缘的腔
室轮廓，并且与专家手动分割结果相近。
关键词：超声心动图； ChanVese 模型；Delaunay 三角
网；加速健壮特征算法；腔室分割
中图分类号：TP391.41
文献标志码：A
Abstract：During the automatic segmentation of cardiac
structures in echocardiographic sequences within a cardiac
cycle， the contour with weak edges can not be extracted
effectively. A new approach combining Speeded Up Robust
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