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基于二次聚类的主动脉弓分割方法  
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【英文篇名】 Segmentation Method of the Aortic Arch Based on Quadratic Clustering
【下载频次】 ★★
【作者】 陈中中; 杨亚茹; 张建飞; 王倩倩; 朱惠玉;
【英文作者】 CHEN Zhongzhong; YANG Yaru; ZHANG Jianfei; WANG Qianqian; ZHU Huiyu; Mechanical Engineering; Zhengzhou University; Productivity Promotion Center;
【作者单位】 郑州大学机械工程学院; 河南省生产力促进中心;
【文献出处】 郑州大学学报(工学版) , Journal of Zhengzhou University(Engineering Science), 编辑部邮箱 2018年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 均值漂移; 层次聚类; 二次聚类; 主动脉弓; 三维重建;
【英文关键词】 meanshift; hierarchical clustering; twice clustering; aortic arch; 3D reconstruction;
【摘要】 提出一种基于均值漂移和层次聚类的二次聚类图像分割算法(MSHC),在CIE(LUV)颜色空间,首先运用均值漂移算法实现图像的平滑及初步聚类,然后将结果中每个区域的均值作为第二次聚类的初始值,对图像进行层次聚类处理至满足预定效果为止.最后,将图像中主动脉所在类的均值作为区域生长的种子点,完成目标提取.该MSHC算法分割效果良好,易于重建主动脉弓三维模型,且模型立体感强,可清晰展现其空间三维结构.
【英文摘要】 A twice clustering method( MSHC) was proposed based on meanshift and hierarchical. Firstly,in the CIE( LUV) color space,meanshift method is used for the first clustering to realize image smoothing and initial clustering. Then,the mean of each region was used as the initial value for the second clustering. And hierarchy clustering was used for the second clustering,which would be stopped until the clustering effect reached the expected effect. Finally,the mean of the aorta region was used as the seed point i...
【基金】 国家科技支撑计划项目(2014BAI11BO8-2-02)
【更新日期】 2018-05-16
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言体内流场的监测与评估对于观测动脉粥样硬化、主动脉夹层、动脉瘤等心血管疾病具有重要作用,而建立人体主动脉弓三维模型对于血液动力学研究有指导意义,但就目前的医学测量手段而言,由于人体胸主动脉几何形状的复杂性,仅依靠医疗器械来实现三维模型建立较为困难,只有通过?

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