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文檔簡介
1、在心臟疾病診斷和心功能評估等領(lǐng)域中,基于核磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)序列的心臟運(yùn)動和形變估計是一個不可忽視的研究方向,尤其是左心室(Left Ventrical,LV)MRI序列所反映的運(yùn)動信息對于心臟的功能評估具有重要的價值.針對實(shí)際應(yīng)用的不同側(cè)重點(diǎn),該文核心內(nèi)容包括三方面:LV的運(yùn)動矢量場估計、LV參數(shù)化運(yùn)動跟蹤模型和LV的概率跟蹤模型.前者可以用來構(gòu)造跟蹤的時空約束條件,并可獨(dú)立進(jìn)行
2、研究;后兩者為該文中以復(fù)合跟蹤模型(Mutiple Active Contour Model,MACM)和廣義模糊粒子濾波(Generalized Fuzzy Partical Filter,GFPF)為代表的兩類跟蹤技術(shù).傳統(tǒng)方法中的參數(shù)化ACM和PF概率算法分別用來解決閉合輪廓的跟蹤和逐點(diǎn)的狀態(tài)估計、軌跡描述.而今GFPF具備更高的靈活性和可控性,GFPF不僅被用來跟蹤點(diǎn)的運(yùn)動還可描述輪廓和曲線的運(yùn)動,其魯棒性可以在精度與速度間折中
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