超声心动图中先心病辅助诊断技术研究

《超声心动图中先心病辅助诊断技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、上海交通大学硕士学位论文超声心动图中先心病辅助诊断技术研究专业名称：模式识别与智能系统作者姓名：朱峰指导教师：赵群飞超声心动图中先心病辅助诊断技术研究学校：上海交通大学院系：电子信息与电气工程学院班级：B1203294学号：1120329128硕士生：朱峰学科专业：模式识别与智能系统导师：赵群飞（教授）上海交通大学电子信息与电气工程学院2015年1月ADissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityfortheDegreeofMasterAuxilia

2、ryDiagnosisTechnologyStudyonCongenitalHeartDiseaseinEchocardiographyAuthor：ZhuFengSpecialty:ImageProcessingandPatternRecognitionAdvisor:Prof.ZhaoQunfeiSchoolofElectronicsandElectricEngineeringShanghaiJiaoTongUniversityShanghai,P.R.ChinaJanuary,2015上海交通大学学位论文原创性声明本人郑

3、重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研宄工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:象4日期：年

4、月3日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据

5、库进行检索，可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在__年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密0。(请在以上方框内打“V”)学位论文作者签名：來4指导教师签名:日期：K/夕年丨月日日期年/月日上海交通大学硕士学位论文答辩决议书■11111120329128姓名朱峰学号1120329128所在学科控制工程答辩指导教师赵群飞2015-1-15答辩地点电院2-530日期论文题目超声心动图中先心病辅助诊断技术研究投票表决结果：r/r/r(同意票数/实到委员数/应到委员数）答辩结论：通过□未通过评语和决议：

6、超声图像分辨率低斑点噪声严重，超声心动图中的二尖瓣识别十分困难。针对这一问题，论文分别提出了一种基-fBagofFeatures的二尖瓣根识别算法，与一种基于自动上下文模型的瓣膜识别算法，不需人工1参与，同时解决了传统图像分割算法只能整体分割二尖瓣，却无法区分瓣'根瓣膜的问题。算法根^居心脏解剖结构与超声图像特点，釆用LBP和局部上下文特征描述瓣根，结合BagofFeatures模型与SVM分类器识别瓣根，为筛除错分点，论文提出了一种自适应阈值方法。自动上下文模型5长用LDB特征描述瓣膜，充分利用了图像的上下文信息，通过训练一

7、个分类器序列，将低层图名象信息与高层上下文信息有效结合起来，具有良好的学习效果。实验结果表明，算法在心室收缩其弓和舒张期都取得了较为准确的识别效果，对于指导临床诊断具有重要意义。论文结构合理，条埋清晰，内容充实，分析正确，实验结果可信，表明了作者已经掌握了本学科扎实的理论基础3口进行相关研究的专业知识。经答辩委员会认真讨论并无记名投票，同意通过朱峰同学的硕士学f立论文答辩，并建议授予其专处硕士学位(]釦以年

8、月炊日职务姓名职称单位签名主席沈红斌教授■上海交通大学电子信息与电气丁稆莹院（白劲伙系）答委员祁永庆高级工程师上海太阳能

9、工程技术研究辩由心委委员赵宇明副教授上海交通大学电子信息与.员由气丁稆举除（白动ik系）会成委员赵龙生高级工程师英格索兰亚太工程技术中员心'htl%委员严京旗副教授上海交通大学电子信息与由气丁稆受院（白动ik客）秘书陈友仁助理研究员上海交通大学电子信息与电气T稆学院（白动伙容）超声心动图中先心病辅助诊断研究摘要二尖瓣是心脏的重要组成部分，其生理功能是控制左心房到左心室之间血液的单向流动。据统计，我国的小儿先天性心脏病例中，约1/2的病因源于二尖瓣的结构异常与功能异常。二尖瓣返流、二尖瓣狭窄等都是常见的瓣膜性心脏病，临床上通常采

10、用超声来观察二尖瓣的形态与运动轨迹，进行疾病诊断。本文提出了一种基于BagofFeatures的二尖瓣根识别算法，与一种基于自动上下文模型的瓣膜识别算法。瓣根识别算法的难点在于如何设计有效的特征描述子。由于瓣根与左心房、心室的位置较为固定，瓣膜的快速移动使得瓣根邻域的纹理信息