• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

基于心脏运动模型和光流的左心室边界跟踪。

Left ventricular border tracking using cardiac motion models and optical flow.

机构信息

Biomedical Engineering, Thoraxcenter, Erasmus MC, The Netherlands.

出版信息

Ultrasound Med Biol. 2011 Apr;37(4):605-16. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2011.01.010. Epub 2011 Mar 3.

DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2011.01.010
PMID:21376448
Abstract

The use of automated methods is becoming increasingly important for assessing cardiac function quantitatively and objectively. In this study, we propose a method for tracking three-dimensional (3-D) left ventricular contours. The method consists of a local optical flow tracker and a global tracker, which uses a statistical model of cardiac motion in an optical-flow formulation. We propose a combination of local and global trackers using gradient-based weights. The algorithm was tested on 35 echocardiographic sequences, with good results (surface error: 1.35 ± 0.46 mm, absolute volume error: 5.4 ± 4.8 mL). This demonstrates the method's potential in automated tracking in clinical quality echocardiograms, facilitating the quantitative and objective assessment of cardiac function.

摘要

自动化方法在定量和客观地评估心脏功能方面变得越来越重要。在这项研究中,我们提出了一种跟踪三维(3D)左心室轮廓的方法。该方法由局部光流跟踪器和全局跟踪器组成,它在光流公式中使用心脏运动的统计模型。我们提出了一种基于梯度的权重的局部和全局跟踪器的组合。该算法在 35 个超声心动图序列上进行了测试,结果良好(表面误差:1.35 ± 0.46 毫米,绝对体积误差:5.4 ± 4.8 毫升)。这表明该方法在临床质量超声心动图中的自动跟踪中具有潜力,有利于心脏功能的定量和客观评估。

相似文献

1
Left ventricular border tracking using cardiac motion models and optical flow.基于心脏运动模型和光流的左心室边界跟踪。
Ultrasound Med Biol. 2011 Apr;37(4):605-16. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2011.01.010. Epub 2011 Mar 3.
2
Pairwise active appearance model and its application to echocardiography tracking.成对主动外观模型及其在超声心动图跟踪中的应用。
Med Image Comput Comput Assist Interv. 2006;9(Pt 1):736-43. doi: 10.1007/11866565_90.
3
Robust boundary detection and tracking of left ventricles on ultrasound images using active shape model and ant colony optimization.使用主动形状模型和蚁群优化算法在超声图像上对左心室进行稳健的边界检测与跟踪
Biomed Mater Eng. 2014;24(6):2893-9. doi: 10.3233/BME-141108.
4
Feasibility of left ventricular shape analysis from transthoracic real-time 3-D echocardiographic images.经胸实时三维超声心动图图像左心室形态分析的可行性。
Ultrasound Med Biol. 2009 Dec;35(12):1953-62. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2009.08.008. Epub 2009 Oct 13.
5
2-D left ventricular flow estimation by combining speckle tracking with Navier-Stokes-based regularization: an in silico, in vitro and in vivo study.通过将斑点追踪与基于纳维-斯托克斯的正则化相结合进行二维左心室血流估计:一项计算机模拟、体外和体内研究。
Ultrasound Med Biol. 2015 Jan;41(1):99-113. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2014.08.022. Epub 2014 Nov 15.
6
Robust boundary detection of left ventricles on ultrasound images using ASM-level set method.使用主动形状模型-水平集方法对超声图像中的左心室进行稳健的边界检测。
Biomed Mater Eng. 2015;26 Suppl 1:S1291-6. doi: 10.3233/BME-151427.
7
Analysis of motion tracking in echocardiographic image sequences: influence of system geometry and point-spread function.超声心动图图像序列中运动跟踪的分析:系统几何形状和点扩散函数的影响。
Ultrasonics. 2010 Mar;50(3):373-86. doi: 10.1016/j.ultras.2009.09.001. Epub 2009 Sep 19.
8
LV motion tracking from 3D echocardiography using textural and structural information.利用纹理和结构信息通过三维超声心动图进行左心室运动跟踪。
Med Image Comput Comput Assist Interv. 2007;10(Pt 2):428-35. doi: 10.1007/978-3-540-75759-7_52.
9
Probabilistic framework for tracking in artifact-prone 3D echocardiograms.在易产生伪影的 3D 超声心动图中进行跟踪的概率框架。
Med Image Anal. 2010 Dec;14(6):750-8. doi: 10.1016/j.media.2010.06.003. Epub 2010 Jun 9.
10
A B-spline approach to phase unwrapping in tagged cardiac MRI for motion tracking.基于 B 样条的心脏 MRI 标记相位去包裹方法用于运动跟踪。
Magn Reson Med. 2013 May;69(5):1297-309. doi: 10.1002/mrm.24359. Epub 2012 Jun 12.

引用本文的文献

1
Mild cognitive impairment prediction based on multi-stream convolutional neural networks.基于多流卷积神经网络的轻度认知障碍预测。
BMC Bioinformatics. 2024 Sep 12;22(Suppl 5):638. doi: 10.1186/s12859-024-05911-6.
2
Comparison of quantitative wall-motion analysis and strain for detection of coronary stenosis with three-dimensional dobutamine stress echocardiography.三维多巴酚丁胺负荷超声心动图定量壁运动分析与应变检测冠状动脉狭窄的比较
Echocardiography. 2015 Feb;32(2):349-60. doi: 10.1111/echo.12636. Epub 2014 May 12.
3
Robust myocardial motion tracking for echocardiography: variational framework integrating local-to-global deformation.
用于超声心动图的稳健心肌运动跟踪:局部到全局变形的变分框架。
Comput Math Methods Med. 2013;2013:974027. doi: 10.1155/2013/974027. Epub 2013 Mar 11.
4
Ultrasonic image analysis and image-guided interventions.超声图像分析及图像引导介入技术。
Interface Focus. 2011 Aug 6;1(4):673-85. doi: 10.1098/rsfs.2011.0025. Epub 2011 Jun 15.