导读:本文包含了带标记线的图像论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:心脏核磁共振图像,纹理分析,左心室,标记线
带标记线的图像论文文献综述
李振立,杨晓梅[1]（2011）在《基于纹理分析的带标记线心脏MR图像分割》一文中研究指出背景:左心室边界的准确分割是对左心室运动及形变进行分析的前提。由于受带标记线心脏核磁共振图像中标记线强梯度的影响,对左心室内膜的提取变得非常困难。目的:为了抑制标记线对图像分割的影响,提出了一种基于最小值-方差能量图的纹理分析方法。方法:首先对局部最小值和方差进行加权求和,得到能量图;然后利用中值滤波滤除能量图中的伪影并保持边界;最后,应用GVF-snake模型提取左心室内膜。结果与结论:针对标记线在心脏MR图像中的分布特征,提出了一种基于最小值-方差的纹理分析方法,该方法有效地去除了标记线。结果提示,对使用该纹理分析方法生成的能量图应用GVF-snake模型可以较好地提取左心室内膜。(本文来源于《中国组织工程研究与临床康复》期刊2011年09期）
尤建洁,王平安,夏德深[2]（2007）在《利用纹理信息的带标记线心脏核磁共振图像分割》一文中研究指出针对带标记线的心脏核磁共振图像分割受到标记线强梯度影响的现象,提出了一种基于图像细节信号能量的纹理分析方法,该方法合理地利用了标记线本身的信号特征,进而达到了去除标记线影响的效果。由于心脏核磁共振图像边缘较弱,噪声相对较强,本文应用测地线活动轮廓模型定义演化曲线,并用水平集方法求解,从而很好地提取了左心室的心内膜。在提取左心室心外膜时,为克服边界断裂、缺省的情形,添加了距离约束能量项,解决了依靠梯度和纹理信息无法准确分割的问题。实验与误差分析结果表明,本文方法能较好地提取带标记线的左心室内外心膜,且具有较高的准确率。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2007年09期）
段先华,吴小俊,夏德深[3]（2007）在《带标记线的心脏MRI图像分割方法》一文中研究指出在分析带标记线的心脏MRI特点的基础上,提出了利用Gabor滤波与Chan和Vese模型相结合对带标记线的心脏MR I图像进行分割的方法。通过对带标记线的心脏MRI图像进行Gabor变换,把标记线分离出来,并且扩大心肌和血液之间的差异,再对变换后的图像用Chan和Vese模型进行分割。实验结果表明了该方法的有效性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2007年07期）
尤建洁,汤敏,王平安,夏德深[4]（2006）在《利用带标记线核磁共振图像的左心室力学形态分析》一文中研究指出为直观地分析左心室在心脏收缩期的形变情况,提出一种左心室力学形态分析方法·首先利用带标记线的心脏核磁共振图像数据针对左心室建立系数可变的物理可形变模型,并在所建模型的基础上,利用心脏收缩期各个时刻的左心室轮廓点数据恢复叁维外形;然后利用心脏收缩期各相邻时刻的标记点数据计算左心室模型外力;最后将模型外力转换为收缩应力分量、切向应力分量和拉伸应力分量,并将各个应力分量用彩色云图显示·实验结果表明,文中方法能直观、有效地反映左心室内外表面在整个心脏收缩期的应力分布及形变趋势,获取的力学形态变化云图将成为重要的医学诊断依据·(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2006年04期）
陈强,周则明,屈颖歌,王平安,夏德深[5]（2005）在《基于窄带水平集的带标记线左心室核磁共振图像的自动分割》一文中研究指出提出了一种全自动分割带标记线左心室核磁共振图像的方法。它主要由两部分组成:先采用支持向量机(SVM)进行左心室定位,从而给出初始轮廓线;然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果。该方法改进了窄带生成方法,减少了窄带生成时间。针对带标记线左心室核磁共振图像的成像特点,引入了块像素变差和灰度相似性的思想对水平集方法的速度项进行了改进。实验结果表明,该方法能全自动、快速、准确地实现左心室的分割。(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2005年01期）
陈强,周则明,王平安,夏德深[6]（2004）在《带标记线左心室MR图像的自动分割》一文中研究指出带标记线核磁共振 (MR)图像能够提供了大量的运动信息 ,为实现左心室的运动重建提供了有利条件 ,但图像中存在灰度的不一致性、弱边界、伪影、标记线的影响等现象 ,这些都给带标记线左心室 MR图像的分割带来了困难。目前带标记线核磁共振图像的左心室分割主要靠人工完成 ,为此提出了一种自动分割方法 ,它是基于分级处理的分割方法 ,主要由 3部分组成 :首先用数学形态学的方法实现左心室的自动定位 ;然后用 K均值聚类、模板匹配和基于骨架的心肌形状恢复方法给出左心室的内外初始轮廓线 ;最后用改进的水平集方法对初始轮廓线进行演化而得到最终结果。实验结果证明 ,此方法有较强的鲁棒性 ,是行之有效的方法。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2004年06期）
带标记线的图像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对带标记线的心脏核磁共振图像分割受到标记线强梯度影响的现象,提出了一种基于图像细节信号能量的纹理分析方法,该方法合理地利用了标记线本身的信号特征,进而达到了去除标记线影响的效果。由于心脏核磁共振图像边缘较弱,噪声相对较强,本文应用测地线活动轮廓模型定义演化曲线,并用水平集方法求解,从而很好地提取了左心室的心内膜。在提取左心室心外膜时,为克服边界断裂、缺省的情形,添加了距离约束能量项,解决了依靠梯度和纹理信息无法准确分割的问题。实验与误差分析结果表明,本文方法能较好地提取带标记线的左心室内外心膜,且具有较高的准确率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
带标记线的图像论文参考文献
[1].李振立,杨晓梅.基于纹理分析的带标记线心脏MR图像分割[J].中国组织工程研究与临床康复.2011
[2].尤建洁,王平安,夏德深.利用纹理信息的带标记线心脏核磁共振图像分割[J].中国图象图形学报.2007
[3].段先华,吴小俊,夏德深.带标记线的心脏MRI图像分割方法[J].计算机应用研究.2007
[4].尤建洁,汤敏,王平安,夏德深.利用带标记线核磁共振图像的左心室力学形态分析[J].计算机辅助设计与图形学学报.2006
[5].陈强,周则明,屈颖歌,王平安,夏德深.基于窄带水平集的带标记线左心室核磁共振图像的自动分割[J].模式识别与人工智能.2005
[6].陈强,周则明,王平安,夏德深.带标记线左心室MR图像的自动分割[J].中国图象图形学报.2004