基于OMP和K-SVD的右心室图像分割算法研究

作     者：何颖 张耀楠 尹慧平 HE Ying;ZHANG Yao-nan;YIN Hui-ping

作者机构：西安思源学院电子信息工程学院陕西西安710038 东北大学中荷生物医学与信息工程学院辽宁沈阳110169 

基　　金：陕西省自然科学基础研究计划(2017JM8085) 陕西省教育厅专项科研计划项目(16JK2147) 西安思源学院2017年校级重点科研项目(XASY-B1701) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2019年第27卷第6期

页      码：37-41页

摘      要：为提高对右心室形态结构和功能异常的检测和诊断对心脑血管疾病的作用,并针对其心腔几何形状复杂,解剖结构特殊,使心脏磁共振图像准确分割变成难点,提出通过OMP和K-SVD的有效结合方法。首先将字典学习过程和稀疏表示结合,这样能更好的训练结果,然后由这些训练出的字典模型和稀疏表示系数进行图像的特征重构,最后根据重构后的误差进行分类实现分割。以MICCAI右心室分割挑战中提供的数据为依托,按照如上方法对右心室进行分割,并对分割结果进行分析,实验结果证明提出的基于K-SVD训练字典的分割方法,分割结果较为准确,从而表明了此方法的有效性。

主 题 词：右心室分割 K-SVD OMP 稀疏表示 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-6236.2019.06.009

馆 藏 号：203607139...