基于特征點的二維心臟超聲圖像匹配與運動跟蹤.pdf

1、心血管疾病是一種嚴重威脅人類健康的高危疾病，居各種死因首位，而通過醫(yī)學(xué)影像技術(shù)對心臟疾病進行預(yù)防、分析、診斷，具有重要的臨床意義。心臟的幾何形狀和運動較為復(fù)雜，以往超聲檢查手段對心臟特征運動的檢測方法存在不足。近年來出現(xiàn)的超聲二維斑點追蹤成像技術(shù)可以通過提取和匹配心肌的特征斑點，從而追蹤心肌組織的運動軌跡。通過觀察并記錄心肌運動的相關(guān)信息，構(gòu)建出二維或三維的模型來模擬心肌組織的運動情況。醫(yī)院結(jié)合相關(guān)的診療手段來判斷心肌組織特征點的運動趨

2、勢來分析心臟的相關(guān)收縮情況為進一步診斷提供信息來預(yù)防或診斷心血管疾病?；赟IFT算法的優(yōu)異特性，本文采用SIFT算法對圖像匹配以及點跟蹤進行研究，并通過實驗來驗證結(jié)論。
　　本文首先介紹超聲圖像的預(yù)處理，接著引出圖像特征的概念，通過相關(guān)算法來提取特征點。基于SIFT算法是一個非常重要的特征提取和圖像配準的方法，本文將重點介紹SIFT算法，將其具體的運算分解為五個步驟，每一個步驟加以詳細的說明，結(jié)合去除噪聲后的圖像運行SIFT算法