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基于活动形状模型的左心室超声图像分割研究的开题报告
一、研究背景与意义
心脏疾病是世界各国常见的疾病，其中心力衰竭是常见的心脏疾病之一。左心室功能是评价心衰患者病情程度和预测患者预后的重要依据。超声心动图成为常用的非侵入性评估左心室功能的方法，定量和准确地评估左心室的结构和功能对于正确诊断和治疗心衰病人至关重要。自动化的左心室超声图像分割技术可以提高心脏影像学的标准化，减少人为误差，加速成像分析以及数据库的管理，使超声图像诊断变得更加快速、准确、可靠，并为临床治疗和健康管理服务提供了强有力的工具。
二、国内外研究现状
目前，左心室超声图像分割的研究有很多，包括基于边缘检测、分水岭等传统方法，以及基于神经网络、形态学、能量优化等深度学习方法。深度学习方法的主要优点是无需提取手工特征，且能够自适应地学习有效的特征。目前，基于深度学习的方法更加受到研究者们的关注和深入研究。例如，文献[1]中，研究者采用卷积神经网络结合ROI池化技术对超声图像进行分割，实现了优于传统方法的精度和鲁棒性。文献[2]中，研究者提出了基于深度卷积生成对抗网络的左心室超声图像分割方法，实现了较好的分割效果。
三、研究简述
本文提出了一种基于活动形状模型的左心室超声图像分割方法。活动形状模型方法可以自适应地调整形状，以适应左心室不同的形态和大小。首先，我们通过在图像中选择区域的方式构造活动形状模型，并拟合该模型到图像中以进行分割。然后，我们根据每个分割点的影响力将其分配到图像中的区域。最后，我们将分配重心作为左心室分割的结果。
四、研究流程
本文的研究流程如下：
（1）数据集收集：我们收集来自不同设备和不同部位的左心室超声图像样本，以提高算法的鲁棒性。
（2）数据预处理：对数据进行预处理，包括灰度转换、对比度调整、去除噪声等，以提高分割效果。
（3）构建模型：采用活动形状模型构建左心室分割模型，并在训练数据集上进行拟合训练。
（4）超声图像分割：将训练好的模型应用于测试数据集，提取出左心室的分割结果。
（5）评价结果：通过与手工标记结果比较，评价模型的性能。
五、预期成果与意义
本文研究的结果将有助于解决左心室超声图像分割中的自动化问题，提高诊断准确度和效率。同时，该方法还可以为其他医学图像的自动分割提供参考和借鉴，具有广泛的应用前景。