李振华
- 作品数：3 被引量：12H指数：3
- 供职机构：南京工业大学电气工程与控制科学学院更多>>
- 发文基金：江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人培养对象资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 模糊水平集心脏CT图像序列分割方法被引量：4
- 2015年
- 为解决心脏CT图像序列传统分割方法人工交互复杂、效率低的问题,提出一种模糊水平集分割方法。只需选定单张心脏CT图像,利用改进后的模糊聚类算法获取感兴趣区域初始轮廓,将其结果用于引导C-V模型水平集进行心脏组织精准分割。为有效减少图像序列分割时间及人工交互,由单张图像分割结果作为其空间相邻图像水平集的初始轮廓,避免重复性聚类过程,循环迭代得到每张图像最终轮廓位置。实验结果表明,该算法能准确分割出心脏各组织边缘,时间代价小、人工交互简单,分割结果能为心脏三维重建提供准确的数据集。
- 李振华梅雪郭笑妍黄嘉爽
- 关键词：水平集方法模糊聚类三维重建
- 脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别被引量：4
- 2015年
- 脑部疾病的机器识别是医学图像领域研究的热点。传统的功能磁共振图像研究方法大多只针对部分脑区。考虑到脑功能网络具有全局性的特征,利用静息态功能磁共振图像数据,在全脑范围内使用极大重叠离散小波变换,分别构建加权和无权脑功能网络,运用复杂网络理论对网络结构进行分析研究,提取网络聚集系数作为分类识别的特征分量。将该文方法用于对精神分裂症患者的识别,由识别率、灵敏度、特异度表明,该方法能够提高识别效果,且具有普遍适应性,能推广到其他脑部疾病的机器识别应用中。
- 黄嘉爽梅雪袁晓龙李振华
- 关键词：精神分裂症复杂网络理论特征提取脑部疾病
- 形状约束下活动轮廓模型冠脉血管图像多尺度分割被引量：4
- 2016年
- 目的由于计算机断层血管造影(CTA)图像的复杂性,临床诊断冠脉疾病往往需要经验丰富的医师对冠状动脉进行手动分割,快速、准确自动分割出冠状动脉对提高冠脉疾病诊断效率具有重要意义。针对双源CT图像特点以及传统单一基于区域或边界的活动轮廓模型的不足,研究了心脏冠脉3维分割算法,提出一种基于血管形状约束的活动轮廓模型分割方法。方法首先,利用改进的FCM(fuzzy C-means)对心脏CT图像感兴趣区域初分割,其结果用于初始化C-V模型水平集演化曲线及控制参数,提取感兴趣区域轮廓。接着,由3维心脏图像数据获取多尺度梯度矢量信息构造边界型能量泛函,然后利用基于Hessian矩阵的多尺度血管函数对心脏感兴趣区域3维体数据增强滤波,获取血管先验形状信息用于约束能量泛函。最后融合边界、区域能量泛函并利用变分原理及水平集方法得到适合冠脉血管分割的水平集演化方程。结果由于血管图像的灰度不均匀,血管末端区域更为细小,所以上述算法的实施是面向被划分多个子区域的血管,在缩小的范围内进行轮廓的演化。相比于传统的血管分割方法,该方法充分融合血管图像的先验信息及梯度场信息,能够从灰度及造影剂分布不均匀的冠脉血管图像中准确分割出冠状动脉,对于细小的血管结构亦能获得较好的分割效果。实验结果表明,该方法只需在给定初始轮廓前提下,有效提取3维冠脉血管。结论对多组心脏CT图像进行分割,本文基于血管先验形状约束的活动轮廓模型可以准确分割出冠脉结构完整轮廓,并且人工交互简单。该方法在双源CT冠脉图像自动分割方面具有较好的正确率与优越性。
- 郭笑妍梅雪李振华曹佳松周宇
- 关键词：活动轮廓模型水平集方法
