梯度小波纹理模型及其在超声心动图分割中的应用  

The Gradient Wavelet Texture Model and Its Application in Echocardiogram Segmentation

作　　者：邢占峰[1] 张力新[1] 吕扬生[1] 

机构地区：[1]天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程与科学仪器系,300072

出　　处：《中国生物医学工程学报》2005年第2期167-172,共6页Chinese Journal of Biomedical Engineering

摘　　要：本研究在图像的高斯马尔可夫随机场 (GMRF)模型和梯度小波变换的基础上提出了梯度小波多尺度纹理分析的概念 ,推导出了梯度小波变换系数和高斯马尔可夫过程参数的关系 ,并在此基础上给出了纹理特征参数的估计方法。这些参数构成了一个多尺度纹理特征空间 ,本研究利用K 均值算法实现了特征参数聚类。本研究提出的方法在超声心动图的分割中取得了令人满意的效果。This paper presented a multiscale texture analysis concept based on the Gauss Markov random field (GMRF) model and gradient wavelet transform. The relation between the coefficients of gradient wavelet transform and the parameters of GMRF was deduced. Based on the above result, the parameters were estimated. These parameters formed a multiscale texture feature space, and the K-means algorithm was applied in the clustering of the parameters. The proposed method showed a satisfied result in the segmentation of the echocardiograms.

关 键 词：超声心动图 梯度 分割 模型 马尔可夫随机场 马尔可夫过程 小波变换系数 特征参数 纹理分析 估计方法 特征空间 研究利用 多尺度 

分 类 号：R540.45[医药卫生—心血管疾病] R445.2[医药卫生—内科学]