生物医学工程专业毕业论文[精品论文]基于斑点追踪技术的心脏超声成像应变分析.doc

生物医学工程专业毕业论文 精品论文 基于斑点追踪技术的心脏超声成像应变分析关键词：斑点追踪 心血管疾病 超声成像 应变分析 超声图像 超声诊断 心脏图像摘要：目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。正文内容 目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。目前，心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一，而通过医学影像技术来获得心脏图像，以进行分析、诊断心脏疾病，已经成为重要的临床诊疗手段。超声诊断技术由于其成像迅速、对病人无痛苦等优点已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点追踪技术就是在二维超声图像的基础上，识别并提取出心肌内的斑点，追踪斑点的运动情况，并跟踪其在每一帧图像上的位置变化，标测出不同帧图像心肌运动轨迹。 本文主要是根据心脏左心室的二维超声图像运动序列，通过提取和跟踪其短轴图像中的斑点信息，来分析心肌应变。主要工作内容分为3部分： 1.对心脏超声图像进行分割，从而得到左心室心肌的内外轮廓，反映出心肌运动区域。本文通过比较了Snake模型、GVF Snake模型的分割结果，发现这两个算法对于初始曲线位置和形状要求很高，取得的分割效果并不理想；并实现了C-V模型算法，发现它不能很好的克服超声图像的灰度不均匀性。本文主要采用了基于局部高斯概率模型的方法，通过设置两条初始化曲线，演化后得到左心室心肌区域。通过实验结果表明，该方法在处理超声图像这种噪声较大的图像时效果较好，可以较好地克服灰度不均匀性和噪声。 2.斑点提取。根据超声图像特点，通过设置一个固定大小的窗口来遍历整个图像，比较像素灰度值，得到极值点区域来标记出斑点所在位置。 3.斑点跟踪和应变计算。通过配准得到斑点对应的匹配点，从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况，可以计算得到位移。根据弹性力学中有关位移与应变的关系，计算得到应变。从而可以得到心肌组织在心脏舒张期和收缩期时的运动情况。特别提醒：正文内容由PDF文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 。如还不能显示，可以联系我q q 1627550258 ，提供原格式文档。 " 垐垯櫃换烫梯葺铑?endstreamendobj2x滌?U'閩AZ箾FTP鈦X飼?狛P?燚?琯嫼b?袍*甒?颙嫯'?4)=r宵?i?j彺帖B3锝檡骹>笪yLrQ#?0鯖l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛>渓?擗#?"?#綫G刿#K芿$?7.耟?Wa癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb皗E|?pDb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$Fb癳$F?責鯻0橔C,f薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍G?螪t俐猻覎?烰:X=勢)趯飥?媂s劂/x?矓w豒庘q?唙?鄰爖媧A|Q趗擓蒚?緱鳝嗷P?笄nf(鱂匧叺9就菹$