导读:本文包含了二维运动跟踪论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像处理,运动目标跟踪,二维主成分分析,子图像
二维运动跟踪论文文献综述
孔筱芳,陈钱,顾国华,徐富元,任侃[1]（2015）在《二维主成分分析在运动目标跟踪中的应用》一文中研究指出为了实现对运动目标的稳定跟踪,克服跟踪过程中物体形变、光照变化、遮挡等因素的影响,将粒子滤波理论框架下的二维主成分分析引入到了运动目标跟踪系统中。对跟踪过程中所采用的二维主成分算法进行研究。首先,介绍了二维成分分析思想,对子图像等概念进行了描述。接着,根据二维主成分分析思想,建立了运动目标特征模型。然后,根据建立的运动目标特征模型,获得了运动目标跟踪所需要的后验概率。最后,利用得到的后验概率实现运动目标的稳定跟踪。实验结果表明:二维主成分分析方法运动在运动目标跟踪中,使跟踪得到的实际值与真实值的均方根误差小于5个像素;当局部遮挡发生后,均方根误差要小于其他跟踪算法。本算法与其他跟踪算法相比,减少了计算量,提高了运动目标跟踪的稳定性,具有较强的鲁棒性。(本文来源于《国防光电子论坛第二届激光雷达成像探测技术及应用研讨会论文集》期刊2015-07-25）
刘子熙[2]（2015）在《基于特征点的二维心脏超声图像匹配与运动跟踪》一文中研究指出心血管疾病是一种严重威胁人类健康的高危疾病,居各种死因首位,而通过医学影像技术对心脏疾病进行预防、分析、诊断,具有重要的临床意义。心脏的几何形状和运动较为复杂,以往超声检查手段对心脏特征运动的检测方法存在不足。近年来出现的超声二维斑点追踪成像技术可以通过提取和匹配心肌的特征斑点,从而追踪心肌组织的运动轨迹。通过观察并记录心肌运动的相关信息,构建出二维或叁维的模型来模拟心肌组织的运动情况。医院结合相关的诊疗手段来判断心肌组织特征点的运动趋势来分析心脏的相关收缩情况为进一步诊断提供信息来预防或诊断心血管疾病。基于SIFT算法的优异特性,本文采用SIFT算法对图像匹配以及点跟踪进行研究,并通过实验来验证结论。本文首先介绍超声图像的预处理,接着引出图像特征的概念,通过相关算法来提取特征点。基于SIFT算法是一个非常重要的特征提取和图像配准的方法,本文将重点介绍SIFT算法,将其具体的运算分解为五个步骤,每一个步骤加以详细的说明,结合去除噪声后的图像运行SIFT算法,提取出其特征点并显示每一个特征点的描述子。提取特征点之后进行图像的匹配,依据特征点的描述子并设置阈值,在MATLAB平台上分析其相关的匹配情况。下一步利用现有的实验数据,将心脏的运动按周期划分,对心脏超声图像上每一帧的特征点做出匹配,得出特征点的运动情况。最后分析周期间的心肌组织的收缩情况,记录相关信息,再进一步对心肌特征点的运动连贯性、匹配精确度、及运动趋势做出分析,为分析心肌运动提供一种更加精确的手段。(本文来源于《东北大学》期刊2015-05-01）
孟祥菲[3]（2014）在《基于二维超声图像的右心室运动轨迹跟踪》一文中研究指出心血管疾病是一种严重威胁人类健康的高危疾病,居各种死因首位,而通过医学影像技术对心脏疾病进行预防、分析、诊断,具有重要的临床意义。右心室几何形状和运动较为复杂,以往超声检查手段对右心室特征运动的检测方法存在不足。近年来出现的超声二维斑点追踪成像技术可以通过提取和匹配右心室心肌的特征斑点,从而追踪。心肌组织的运动轨迹。本文根据二维右心室超声图像运动序列,通过斑点追踪技术来分析右心室心肌的运动情况,并与光流算法进行对比分析。主要工作内容分为4部分：1.光流法的特征点检测和跟踪。本文根据右心室超声图像的特点,介绍光流法概念,并详细介绍其基本原理和Horn & Schunck算法、Lucas-Kanade算法以及改进LK的pyramidal LK算法这叁种传统光流法,并通过实验对光流法的特征点检测与跟踪结果进行分析。2.超声图像预处理。本文根据超声的成像原理,分析出某点运动轨迹误判的原因,对线性均值滤波、非线性中值滤波和自适应维纳滤波叁种滤波进行实验分析,并剔除影响特征点匹配的区域。3.超声图像特征点提取。本文采用了叁种常用的点特征提取算子实现了对心脏超声图像特征点的提取,并通过实验与分析的方式对几种算子在心脏超声图像的特征点提取方面进行了简单总结,最终选择最优特征点提取SIFT算法。4.右心室心肌点跟踪实验分析。采用SIFT算法实现对右心室超声图像的匹配工作,对匹配点个数、精确度、变化趋势等进行分析,从而得出右心室心肌的运动情况,并对SIFT算法在多帧匹配时的连贯性进行改进。就计算时间和跟踪点数目,与光流算法进行实验对比分析,并进行总结。(本文来源于《东北大学》期刊2014-05-01）
鲁凯翔,田鹏辉,隋立春[4]（2014）在《利用二维灰度直方图跟踪红外运动目标》一文中研究指出红外图像由于其信噪比低,跟踪目标很难用一维直方图描述。本文提出采用二维直方图建立目标模型,基于均值漂移的红外运动目标跟踪算法。该算法用二维直方图描述运动目标,然后采用均值漂移算法估计候选目标的位置。使用都柏林城市大学红外视频数据对该跟踪算法进行测试,试验结果表明,该方法可以有效应用于实时红外运动目标的跟踪。(本文来源于《测绘通报》期刊2014年03期）
戚培庆,张超,吕钊,吴小培[5]（2013）在《基于双向二维主成分分析的运动目标跟踪》一文中研究指出为克服二维主成分分析(2DPCA)跟踪效率低的缺点,提出一种基于双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)的运动目标跟踪算法。采用双向二维主成分分析作为目标表示的方法建立目标图像子空间,同时在图像均值与协方差矩阵的更新中引入基于目标图像匹配程度的自适应增量因子的增量学习的方法进一步提高算法效率。在多个包含动态背景的图像序列上的对比实验结果表明算法能在目标处于部分遮挡的情况下准确跟踪目标,同时算法在效率上高于基于二维主成分分析的目标跟踪算法。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年22期）
胡佳[6]（2008）在《基于斑点跟踪的心脏二维超声图像运动分析》一文中研究指出心脏运动分析是医学图像处理领域的一个重点研究领域,目前对此方面的研究多是建立在加标记的核磁共振图像(tagged MRI)上的;在超声图像上的研究进行的还较少。随着多普勒超声(DTI)技术的发展,超声心动图逐渐成为一种具有一定实用性的运动分析技术。近几年来随着斑点跟踪技术(STI)的进一步发展,国外很多的研究人员和学者把这项技术作为一个新的研究方向。本文针对左心室的二维超声图像运动序列,研究其短轴图像中的一系列斑点信息,并对这些斑点信息进行分析和处理,用于运动分析。本文的主要工作有两个方面。1.根据超声图像噪声大、心肌斑点和噪声斑点在图像上反映为同一类型的信息这个特点,使用贪婪优化后的快速Snake模型对其进行图像分割,文中对该算法做了一定的改进。通过不同的起始曲线演化出心肌的内外轮廓,从而确定心肌运动区域,作为下一步的斑点跟踪的限制条件。2.引入图像处理中经常使用的图像配准方法,根据超声图像自身特点,提出了一种新的基于特征斑点的运动分析方法。该方法主要分叁部分。首先根据Harris算子提取图像中大量特征斑点,这主要是基于Harris算子对图像中的角点信息很敏感,而且心肌斑点一般都是心脏组织在超声仪上的反射亮点;对于这些提取出来的特征点,使用相关系数进行第一轮的匹配,然后再根据近似比例的距离约束、心肌区域大小、心脏运动特性作进一步的匹配;当第二步完成时,我们可以得到局部的一些特征对应点对,对这些点对使用数学方法计算出心肌运动的局部和各点参数,进而研究各点对所在区域运动特性。通过跟踪心肌各个区域从舒张期到收缩期,再到舒张期的整个运动,获得心肌运动曲线,从而完成运动分析。利用这些算法,本文作了一系列的实验,论证了该方法具有一定的可实施性,对运动分析所得参数也具有一定的可信度。(本文来源于《南京理工大学》期刊2008-06-01）
杜丽娟[7]（2008）在《超声二维斑点跟踪显像技术评价左室心肌扭转运动的临床研究》一文中研究指出虽然心脏结构与功能的研究已发展到了细胞与分子水平,但直到心肌带(ventricular myocardial band, VMB)学说的提出,人们才清楚地认识到整个心室肌是形式与功能结合的最完美产物之一。VMB学说认为心室肌在解剖上呈一条纵形带状结构,它起自肺动脉后呈螺旋形环绕至主动脉,形成两个螺旋,分别称基底环和心尖环,基底环包绕右室和左室心底部,心尖环先螺旋下降,至心尖后再扭转向上,构成了心尖环的降段和升段。在心动周期中,基底环与心尖环的协调运动是心脏整体射血和充盈的力学基础,正常心室肌带螺旋结构中斜行心肌纤维的角度是保证心室收缩期正常射血和舒张期抽吸血液的决定因素。心肌带概念的提出让我们进一步增强了对心肌解剖结构的认识,为深入理解心肌的功能与病变,如心肌收缩顺序、心动周期的力学机制、扩张型心肌病和慢性心力衰竭的发病机理等,奠定了基础并开辟了一个新的视角。基于对心肌解剖结构认识的不断深入,近年来影像学对心脏生物力学运动的研究已经从单纯左心室短轴、长轴的心肌运动和射血分数评价深入到对心脏做功过程中心室肌空间形变的研究,其中包括左心室的扭转运动。左室心肌扭转指心尖部相对于基底部的沿左室长轴的旋转运动,被认为在左室收缩和舒张功能中发挥着重要作用。自1682年William Harvey首次描述左室心肌扭转以来,对心肌扭转的评价越来越受到大家的关注。核磁成像技术在该方面已取得了一些成就,但因帧频较低、费用昂贵等多种原因不能被广泛应用。近年来基于组织速度成像的应变和应变率成像技术被用于评价心肌的纵向形变,但受角度影响较大。新近开发的超声二维斑点跟踪显像(Speckle- tracking imaging, STI)技术可以在高帧频条件下通过识别和跟踪心肌内部的自然声学斑点的空间运动,获得组织在心动周期内的形变信息,从而定量得出节段心肌的运动速度、应变、位移、旋转角度及速度等参数,定性和定量分析心脏的运动力学特征。该技术可以对正常与不同病变状态下的左室心肌扭转进行无创评价,为临床评价心脏的整体与局部力学运动提供了一种全新的方法。大量研究证实STI技术评估心肌扭转与MRI、DTI等技术所测值具有高度相关性,是一种更简便易行、无创的评估左室扭转的新方法。本研究第一部分主要应用STI技术探讨正常成人左室心肌扭转特点及其相关因素,进一步验证STI技术无创评价左室扭转运动的可行性。本研究的第二、叁部分应用STI技术分别对血糖控制良好的单纯2型糖尿病患者以及前壁心肌梗塞患者的心肌扭转运动特点进行探讨,观察不同病理状态下左心室扭转的早期变化规律,为临床左心室功能评价提供客观依据,为临床心脏疾病的早期诊断、疗效评价和预后评估奠定基础。第一部分超声二维斑点跟踪显像技术评价正常人左室心肌扭转目的:应用STI技术观察正常成人左室心肌扭转特点,分析其与常规左室功能参数之间的关系以及年龄、性别等生理因素对各参数的影响规律。方法:选择80例门诊健康志愿者作为研究对象,其中男37例,女43例,平均年龄(50.7±18.9)岁。应用二维及多普勒超声心动图测量获得一些常规左室功能参数,包括左室射血分数(left ventricular ejective fraction, LVEF)、缩短率(short fraction, FS)、博出量(stroke volume, SV )以及E/A、E峰减速时间(E-wave decending time, E-DT)、E峰加速时间(E-wave acceleration time, E-AT)和E峰加速度(E-wave acceleration, E-acc)等参数;应用二次谐波技术,以清晰显示二尖瓣口为标志取胸骨旁左室基底部短轴切面,无乳头肌显示为标志取左室心尖部标准短轴切面,运用Echo-PAC超声工作站对左室扭转运动进行脱机分析,自动获取各平面的前壁、侧壁、后壁、下壁、后间隔、前间隔等6个节段的旋转角度及速度数据,得到扭转角度峰值(peak of left ventricular twist, Ptw)、扭转速度峰值(peak twist velocity, PTV)、解旋率(rate of untwisting, Untw R)等参数。观察正常人左室扭转特点,分析Ptw、PTV及Untw R与常规左室功能参数之间的关系以及年龄、性别、体质指数等生理因素对各参数的影响。从心尖部观,逆时针旋转以正值表示,顺时针旋转以负值表示。左室节段扭转角度/速度定义为:心尖水平与心底水平对应节段扭转角度/速度差值;左室整体扭角度/速度转定义为:心尖水平六个节段旋转角度/速度均值和心底平面六个节段旋转角度/速度均值之差。Untw R定义为舒张期解旋占收缩期最大扭转的百分比,心率校正后Untw R=〔(Tw AVC-Tw MVO)/TwAVC×100〕/IVRT,其中TwAVC为主动脉瓣关闭时的扭转(twist at aortic valve closure),TwMVO为二尖瓣开放时的扭转(twist at mitrial valve open),IVRT(isovolumic ventricular relaxitive time)为等容舒张期。结果:本研究中共分析了984个节段,其中21个节段跟踪不满意(2.13%),跟踪不满意节段≥3个者共4人,分析时剔除。共有78名入选者进入数据统计。(1)正常人心尖水平心肌扭转运动表现为逆时针旋转为主,切面旋转角度(6.79±3.47)°,基底部表现为顺时针旋转为主,切面旋转角度(-6.01±2.22)°,左室整体表现为心动周期内逆时针方向为主的扭转运动(12.4±4.17)°。扭转速度参数的方向在收缩期主要表现为逆时针方向为主,峰值为(127.71±40.36)°;在舒张期则表现为顺时针方向为主,峰值为(-111.26±38.92)°。左室各节段心肌扭转角度与速度无明显差异(P<0.05)。(2)正常人SV、LVEF、FS和Ptw呈正相关( r=0.62, 0.62和0.88, P均<0.05);LVEF与PTV呈正相关(r=0.59, P<0.05);E-DT与Untw R呈负相关(r=-0.71, P<0.05)。(3)年龄与Ptw呈正相关(r=0.68, P<0.05),与Untw R呈负相关(r=-0.70, P<0.05);为进一步明确年龄因素对扭转参数的影响,将入选者按年龄分为青年组(18-45岁)27例、中年组(46-64岁)29例与老年组(≥65岁)22例,比较各年龄组间扭转参数差异,发现老年组Ptw(15.67±2.08°)明显高于青年组(12.56±3.57°)与中年组(13.67±2.84°), (P<0.05),但中年组与青年组间无明显差异(P >0.05);老年组Untw R(0.45±0.27%/ms)较中年组(0.52±0.24%/ms)与青年组(0.59±0.33%/ms)明显减低,叁组间比较有统计学差异(P<0.05);叁组间PTV差异无统计学意义(P>0.05)。体质指数、心率与Ptw、PTV及Untw R相关性不显着(P>0.05)。将受试者分为男性组和女性组,两组间各参数均无显着性差异(P>0.05)。结论: STI技术可以无创评估正常人左室心肌扭转。常规左室功能参数SV、LVEF、FS与Ptw正相关;LVEF与PTV呈正相关,E-DT与Untw R呈负相关。临床在应用扭转参数评价左室功能时应充分考虑年龄因素的影响。第二部分超声二维斑点跟踪显像技术评价2型糖尿病患者左室扭转运动目的:应用STI技术探讨单纯2型糖尿病患者左室心肌扭转运动的特点,进一步明确糖尿病患者左室舒张功能与扭转运动的相关性。方法:选取门诊确诊的、血糖控制良好的单纯2型糖尿病患者37例,男性20例,女性17例,平均年龄(48.3±10.1)岁。依据多普勒组织成像技术(tissue Doppler imaging,TDI)测量的二尖瓣环运动Em/Am,将该组患者分为A组,即左室舒张功能正常组(Em/Am>1)17例和B组,即左室舒张功能异常组(Em/Am≤1) 20例。与糖尿病组年龄匹配的正常健康人24例作为对照组,男性16例,女性8例,平均年龄(50.6±7.9)岁,应用TDI技术测量的二尖瓣环Em/Am均>1。所有入选者行常规超声心动图检查,获得LVEF、脉冲多普勒二尖瓣流入道E峰、A峰、E/A、E-DT、等容舒张期(isovolumic relaxitive time, IVRT)等参数。应用二次谐波技术获得心底和心尖水平左室短轴图像,运用Echo-PAC超声工作站对叁组研究对象胸骨旁心尖水平和心底水平观的左室扭转进行定量分析,最后得出Ptw、TwAVC、TwMVO、扭转速度达峰时间(time to peak twist velocity, TPTV)以及解旋速度峰值(peak untwist velocity, PUV)及解旋速度达峰时间(time to peak untwist velocity, TPUV)、解旋率(rate of untwisting, Untw R)等参数。观察叁组间各扭转参数的差异。左室扭转角度和扭转速度参数定义为心尖部相对于心底部的旋转角度和速度参数的净差。结果:本研究中共分析了732个节段,其中29个节段未满意跟踪(3.96%),4名入选者跟踪不满意节段数≥3个,研究时将其排除,共有57名入选者进入数据统计,其中糖尿病左室舒张功能正常组16人,舒张功能异常组20人,正常对照组21人。(1)叁组间的室扭转角度、扭转速度曲线形态基本一致;(2)糖尿病B组与A组Ptw(16.53±3.96°)和(15.63±2.48°)较对照组(12.66±2.96°)明显增加(P<0.05),但糖尿病两亚组间无明显差异(P>0.05)。(3)与正常对照组Untw R(0.61±0.29%)相比,糖尿病组Untw R明显减低(P<0.05),且糖尿病B组(0.40±0.17%)低于糖尿病A组(0.45±0.21%);糖尿病B组PUV(-109.30±32.57°/s)较糖尿病A组(-116.41±34.09°/s)和对照组(-125.72±45.33°/s)增大,叁组间比较有统计学意义(P<0.05);叁组间TPTV无明显差异(P>0.05)。结论:应用STI技术评估2型糖尿病患者左室心肌扭转运动,能早期发现2型糖尿病患者左室扭转运动异常,更敏感地评估左室运动功能变化。血糖控制良好的2型糖尿病组左室扭转较正常人明显增强,解扭转减弱。第叁部分超声二维斑点跟踪显像技术评价前壁心肌梗塞患者心肌扭转运动的初步研究目的:应用STI技术探讨前壁心肌梗塞患者整体与局部心肌扭转运动特点,进一步探讨左室收缩功能与扭转运动的相关性。方法:选取于2006年10月-2007年4月间住院治疗的陈旧前壁心肌梗塞患者29例,男性17例,女性12例,年龄55～69岁,平均年龄(62.7±7.4)岁。根据LVEF分成A组(LVEF>45%)16例,B组(LVEF≤45%)13例。与前壁心肌梗塞组年龄匹配的门诊体检正常健康人22例作为对照组,男性13例,女性9例,年龄58～70岁,平均年龄(64.9±6.1)岁。超声心动图常规测量左室舒张末内径(left ventricular end-diastolic distance,LVEDd)、FS、双平面Simpson法LVEF等参数。应用二次谐波技术,以清晰显示二尖瓣口为标志取胸骨旁左室基底部短轴切面,无乳头肌显示为标志取左室心尖部标准短轴切面,运用Echo-PAC超声工作站对左室扭转运动进行脱机分析,自动获取各平面的前壁、侧壁、后壁、下壁、后间隔、前间隔等6个节段的旋转角度及速度数据,得到Ptw、PTV等参数。观察陈旧前壁心肌梗塞患者整体及局部扭转特点。从心尖部观,逆时针旋转以正值表示,顺时针旋转以负值表示。结果:本研究中共分析了612个节段,其中31个节段未满意跟踪(5.1%),共有6名入选者跟踪不满意节段≥3个,研究时将其排除。共有45名入选者进入数据统计,其中心梗A组15人,心梗B组10人,正常对照组20人。(1)与正常组Ptw(12.77±2.67 o)相比,心梗B组左室整体Ptw(8.03±4.89 o)明显减低(P<0.05),心梗A组(11.38±3.11 o)未见明显变化(P>0.05);心梗B组整体PTV(100.62±21.41o/ms)较正常组(127.52±35.54 o/ms)和心梗A组(125.57±37.01 o/ms)组明显减小(P<0.05);(2)心梗A组心尖部旋转角度(5.04±1.76 o)较正常对照组(6.74±1.90 o)减小(P<0.05);心梗B组心尖和心底部旋转角度均减小,差异有统计学意义(P<0.05);(3)与正常组相比,心梗A组左室前壁、前间隔扭转峰值较正常组减小[(10.34±1.85o) vs(12.01±2.35o)和(9.34±1.94o)vs(11.57±3.01 o)](P<0.05),其他室壁扭转运动未见明显异常(P>0.05);心梗B组左室各节段扭转峰值均减低(P<0.05);与正常对照组和心梗A组比较,心梗B组各节段PTV均明显减小(P<0.05)。结论:射血分数减低的前壁心肌梗塞患者左室扭转明显受损,STI技术可无创评估前壁心肌梗塞患者左室整体与局部扭转运动,为临床左心室功能评价提供客观依据。(本文来源于《河北医科大学》期刊2008-04-01）
杜丽娟,王建华,朱洁,简文豪[8]（2008）在《超声二维斑点跟踪显像技术评价2型糖尿病患者左室扭转运动的临床研究》一文中研究指出目的应用超声二维斑点追踪显像技术(STI)探讨2型糖尿病患者左室心肌扭转运动特点。方法血糖控制良好的2型糖尿病患者36例,其中左室舒张功能正常组16例,左室舒张功能减低组20例;正常对照组21例。应用STI技术对3组研究对象的左室扭转进行定量分析。结果血糖控制良好的2型糖尿病患者和正常人的左室扭转角度、扭转速度曲线形态基本一致;糖尿病患者的左室扭转角度峰值较正常组明显升高,解旋率及解旋减半时间明显减低和延迟,程度随舒张功能的下降而加剧。结论TSI技术可以早期识别2型糖尿病患者的心功能异常变化。(本文来源于《中国超声医学杂志》期刊2008年03期）
冯宜伟,李吉功,郭戈,周蓓蓓[9]（2007）在《基于Kalman滤波器的二维运动目标跟踪》一文中研究指出利用kalman滤波器结合递归最小二乘法(RLS)建立了一个基于模型的鲁棒跟踪器,该模型能够有效分割图像域内的目标,提取目标特征并在给定区域内实现连续跟踪。采用动态kalman滤波器自适应的更新目标模型的特征,实时的增加新的、稳定的图像特征,同时减少无效或影响较小的图像特征,随后由RLS来完成对既定特征目标的匹配搜寻。通过在FIRA Mirosot集控式足球机器人平台上的应用,该方法能够在规定区域内,有效的跟踪小球,且鲁棒性较强。(本文来源于《石油化工高等学校学报》期刊2007年03期）
杜丽娟,巩晓红,王建华,简文豪[10]（2007）在《二维超声斑点跟踪技术评价2型糖尿病患者左室扭转运动的临床研究》一文中研究指出目的应用二维超声斑点追踪技术(speckle-tracking imaging,STI)探讨2型糖尿病患者左室心肌扭转运动特点,为临床评价左室功能提供新的方法和参数。材料和方法血糖控制良好的2型糖尿病患者36例,男性19例。女性15例,年龄37～58岁,平均年龄48．2±10．5岁,依据多普勒组织成像技术(TDI)测量的二尖瓣环运动速度比值 Em/Am,将该组患者分为左室舒张功能正常组(Em/Am＜1)16例,左室舒张功能异常组(Em/Am＞1)20例。正常对照组为年龄和性别匹配的健康志愿者24例,男性16例,女性8例,年龄35～56岁,平均年龄50．0±7．1 岁。应用 STI 技术对叁组研究对象胸骨旁心尖水平和心底水平观的左室扭转进行定量分析。左室扭转角度和扭转速度参数定义为心尖部相对于心底部的旋转角度和速度参数的净差,主要观察参数包括：扭转角度峰值、扭转速度达峰时间、收缩末期扭转角度、等容舒张末期扭转角度、解旋率(%)、解旋减半时间、解旋速度峰值和解旋速度达峰时间等。结果无论舒张功能正常与否,糖尿病患者和正常人的左室扭转角度、扭转速度曲线基本形态一致；糖尿病患者的左室扭转角度峰值较正常组明显升高；解旋率及解旋减半时间明显减低和延迟。并随舒张功能的下降而更加明显。结论本研究应用 TSI 技术评估2型糖尿病患者左室心肌扭转运动,能够早期发现血糖控制良好的2 型糖尿病患者左室扭转运动异常,且无角度依赖性,进一步证实了 TSI 有望成为临床和科研工作中评价心脏力学运动一项更加灵敏的方法。(本文来源于《第九届全国超声心动图学术会议论文集》期刊2007-08-01）
二维运动跟踪论文开题报告
（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：
心血管疾病是一种严重威胁人类健康的高危疾病,居各种死因首位,而通过医学影像技术对心脏疾病进行预防、分析、诊断,具有重要的临床意义。心脏的几何形状和运动较为复杂,以往超声检查手段对心脏特征运动的检测方法存在不足。近年来出现的超声二维斑点追踪成像技术可以通过提取和匹配心肌的特征斑点,从而追踪心肌组织的运动轨迹。通过观察并记录心肌运动的相关信息,构建出二维或叁维的模型来模拟心肌组织的运动情况。医院结合相关的诊疗手段来判断心肌组织特征点的运动趋势来分析心脏的相关收缩情况为进一步诊断提供信息来预防或诊断心血管疾病。基于SIFT算法的优异特性,本文采用SIFT算法对图像匹配以及点跟踪进行研究,并通过实验来验证结论。本文首先介绍超声图像的预处理,接着引出图像特征的概念,通过相关算法来提取特征点。基于SIFT算法是一个非常重要的特征提取和图像配准的方法,本文将重点介绍SIFT算法,将其具体的运算分解为五个步骤,每一个步骤加以详细的说明,结合去除噪声后的图像运行SIFT算法,提取出其特征点并显示每一个特征点的描述子。提取特征点之后进行图像的匹配,依据特征点的描述子并设置阈值,在MATLAB平台上分析其相关的匹配情况。下一步利用现有的实验数据,将心脏的运动按周期划分,对心脏超声图像上每一帧的特征点做出匹配,得出特征点的运动情况。最后分析周期间的心肌组织的收缩情况,记录相关信息,再进一步对心肌特征点的运动连贯性、匹配精确度、及运动趋势做出分析,为分析心肌运动提供一种更加精确的手段。
（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。
二维运动跟踪论文参考文献
[1].孔筱芳,陈钱,顾国华,徐富元,任侃.二维主成分分析在运动目标跟踪中的应用[C].国防光电子论坛第二届激光雷达成像探测技术及应用研讨会论文集.2015
[2].刘子熙.基于特征点的二维心脏超声图像匹配与运动跟踪[D].东北大学.2015
[3].孟祥菲.基于二维超声图像的右心室运动轨迹跟踪[D].东北大学.2014
[4].鲁凯翔,田鹏辉,隋立春.利用二维灰度直方图跟踪红外运动目标[J].测绘通报.2014
[5].戚培庆,张超,吕钊,吴小培.基于双向二维主成分分析的运动目标跟踪[J].计算机工程与应用.2013
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