项目名称: 医学图像分割中面向目标的形状统计与边界特征学习

项目编号: No.61172142

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2012

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 闫平昆

作者单位: 中国科学院西安光学精密机械研究所

项目金额: 53万元

中文摘要: 基于模型的分割是医学图像分割的一种重要方法,先验形状约束和目标边界检测是其中的两个核心关键技术。现有方法在估计先验形状约束时未能考虑目标个体的特殊性,所使用的边界特征也缺乏可分度,因此在准确性和可靠性方面尚不能满足实际需求。不同于以往的方法,本项目将利用流形学习方法,重建小样本形状训练集的内在几何结构,以确定新测试形状在数据流形上的位置,从而得到针对目标个体的基于流行结构的先验形状约束。其次,为了精确检测目标在图像中的边界,将研究高可分度特征的设计问题。其中包括,区域描述特征与局部底层特征的联合构造问题,及基于稀疏学习的特征选择与组合问题。在此基础上,得到具有高可分度、低复杂度的目标边界特征构造方法。本项目的研究不仅可为医学图像分割领域带来新思路和新方法,所获成果还可为临床诊断与治疗的自动化贡献新的算法。

中文关键词: 医学图像分割;形状统计;特征学习;显著度;先验信息

英文摘要:

英文关键词: Medical image segmentation;shape statistics;feature learning;saliency;a priori information

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