【摘 要】
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左心室检测在计算机辅助心脏MR图像诊断方面具有重要价值,针对由于成像质量、部分容积效应、目标复杂多变等因素影响,导致左心室自动检测准确度较低的问题,提出一种融合候选
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆大学光电工程学院,重庆师范大学计算机与信息科学学院,中国人民解放军第三军医大学生物医学工程学院数字医学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61190122);重庆市基础与前沿研究计划(cstc2016jcyj A0317);中央高校基本业务费项目(106112015CDJXY120003)
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左心室检测在计算机辅助心脏MR图像诊断方面具有重要价值,针对由于成像质量、部分容积效应、目标复杂多变等因素影响,导致左心室自动检测准确度较低的问题,提出一种融合候选区域提取与栈式稀疏自编码器(SSAE)深度特征学习的心脏MR图像左心室检测方法.在候选区域提取阶段,先用超像素算法产生初始区域,然后对SSAE学习到的深度特征采用层次聚类算法生成候选区域;在检测阶段,先使用SSAE提取候选区域的深度特征,然后训练SVM分类器对候选区域进行分类,并使用难分负样本挖掘算法对模型进行调节.对心脏图谱数据集左心室目标检
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