Новый метод обработки изображений, получаемых при ультразвуковой кардиографии

Сахба Н.; Таваколи В.; Ахмадиан А.; Аболхасани М.; Фотухи М.

Научные статьи \ Прикладные науки. Медицина. Технология \ Mедицинские науки \ Патология. Клиническая медицина \ Патология сердечно-сосудистой системы. Сердечно-сосудистые заболевания

Новый метод обработки изображений, получаемых при ультразвуковой кардиографии

Сахба Н. Таваколи В. Ахмадиан А. Аболхасани М. Фотухи М.

Журнал: Техническая акустика @ejta

Статья в выпуске: т.8, 2008 года.

Бесплатный доступ

Информация о движении сердечной мышцы полезна для диагностики заболеваний сердца. Для таких исследований часто применяется двумерная ультразвуковая кардиография (эхокардиография). Изображения, получаемые при эхокардиографии, весьма неотчетливы и трудны для расшифровки; результат диагностики во многом зависит от опыта эксперта. Поэтому прилагаются усилия в направлении улучшения метода. Большинство существующих методов двумерной эхокардиографии подвержены влиянию сдвиговых, поворотных и других видов сложного движения сердца. Для увеличения устойчивости к таким движениям предложен новый алгоритм обработки сигнала, работоспособность и эффективность которого, как показано в статье, выше, чем существующих.

ультразвуковая кардиография \ обработка сигналов \ обработка изображений

Похожие статьи в разделе Патология сердечно-сосудистой системы. Сердечно-сосудистые заболевания

Трехмерная эхокардиография в реальном времени в диагностике пороков сердца

Нарциссова Г.П., Караськов А.М., Малахова О.Ю.

Количественная оценка продольных миокардиальных скоростей методом тканевой допплерографии у пациентов с нормальной и нарушенной локальной сократимостью левого желудочка

Волокитина Т.П., Нарциссова Г.П., Чернявский A.M.

Система поддержки принятия решений врача-кардиолога

Габдуллин Е.Т., Демин А.Ю.

Современные возможности эхокардиографии при хирургическом лечении больных ИБС

Базилевич А.В., Неласов Н.Ю., Сидоров Р.В., Долтмурзиева Н.С., Борщев Г.Г., Поспелов Д.Ю., Оврулова М.М.

Использование аналитических спектров для задач детектирования сердечного ритма человека

Анциперов Вячеслав Евгеньевич, Забросаев Иван Владимирович, Зернов Владимир Алексеевич

Применение новых эхокардиографических технологий недопплеровского изображения миокарда в двумерном и трехмерном режимах у больных ХСН с сохранной и сниженной фракцией выброса левого желудочка

Сохибназарова Васила Худжаназаровна, Саидова Марина Абдулатиповна, Терещенко Сергей Николаевич

Короткий адрес: https://sciup.org/14316094

IDS: 14316094

Список литературы Новый метод обработки изображений, получаемых при ультразвуковой кардиографии

Leitman M. et al. Two-dimensional strain-novel software for real-time quantitative echocardiographic assessment of myocardial function. Journal of the American Society of Echocardiography, 2004, 17(2), 1021-1030.
Bohs L. N. et al. Speckle tracking for multidimensional flow estimation. Ultrasonics, 2000, 38(2), 369-375.
Abolhassani M. D., Norouzi A., Takavar A., Ghanaati H. Noninvasive temperature estimation using sonographic digital images. J. Ultrasound Med., 2007, 26(2), 215-222.
Alvarez L., Weickert J., Sanchez J. Reliable estimation of dense optical flow fields with large displacements. International Journal of Computer Vision, 2000, 39(1), 41-56.
Aubert G., Deriche R., Kornprobst P. Computing optical flow via variational techniques. SIAM Journal on Applied Mathematics, 1999, 60(1), 156-182.
Bigun J., Granlund G. H. Optical flow based on the inertia matrix in the frequency domain. In Proc. SSAB Symposium on Picture Processing, Lund, Sweden, 1988, 200-211.
Lamberti C. et al. Estimation of global parameters for the analysis of left ventricular motion. Presented at Computers in Cardiology, Rotterdam, The Netherlands, 2001, 429-432.
Bigun J., Granlund G. H., Wiklund J. Multidimensional orientation estimation with applications to texture analysis and optical flow. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991, 13(8), 775-790.
Black M. J., Anandan P. Robust dynamic motion estimation over time. In Proc. 1991 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE Computer Society Press: Maui, HI, 1991, 292-302.
Nagel H.-H. Constraints for the estimation of displacement vector fields from image sequences. In Proc. Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence, vol. 2, Karlsruhe, West Germany, 1983, 945-951.
Bruhn A., Weickert J., Schnorr C. Combining the advantages of local and global optic flow methods. In Pattern Recognition of LNCS, Springer, 2002, 2444, 454-462.
Bruhn A., Weikert J, Schnorr C. Lucas-Kanade meets Horn and Schunk: combining local and global optic flow methods. Int. J. Comp. Vis., 2005, 61(3), 211-231.
Lin N., Papademetris X., Sinusas A. J., Duncan J. S. Analysis of left ventricular motion using a general robust point matching algorithm. In: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention of LNCS, 2003, 1496, 556-563.
Weickert J., Schnorr C. A theoretical framework for convex regularizers in PDE-based computation of image motion. International Journal of Computer Vision, 2001, 45(3), 245-264.
Baraldi P. et al. Evaluation of differential optical flow techniques on Synthesized echo images. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 1996, 43(2), 259-272.
Lamberti C. et al. Topology of optical flowing 3D echocardiography. Presented at Computers in Cardiology, Lund, Sweden, 1997, 227-230.
Abolhassani A., Tavakoli V. Noninvasive thermal change detection in renal artery revascularization therapy. Submitted to Journal of Ultrasound in Medicine.
Suhling M., et al., Myocardial motion analysis from B-mode echocardiograms. IEEE Transaction on Image Processing, 2005, 14, 525-553.
Unser M. Splines: A perfect fit for signal and image processing. IEEE Signal Process. Mag., 1999, 16(6), 22-38.
Fleet D.J. and Jepson A.D. Computation of component image velocity from local phase information. International Journal of Computer Vision, 1990, 5(1), 77-104.
Galvin B., McCane B., Novins K., Mason D., Mills S. Recovering motion fields: An analysis of eight optical flow algorithms. In Proc. 1998 British Machine Vision Conference, Southampton, England, 1998.
Tavakoli V., Sahba N. et al. An evaluation of different optical flow techniques for myocardial motion analysis. IEEE proceeding on biomedical engineering, Kuala Lumpur, Malaysia, 2008.
Lucas B., Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision. In Proc. Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence, Vancouver, Canada, 1981, 674-679.
Tavakoli V., Sahba N. et al. Adaptive multi-resolution myocardial motion analysis of B-Mode echocardiography images using Combined Local/Global optical flow. IEEE proceeding on Bioinformatics and Biomedical Engineering (iCBBE), Shanghai, China, 2008. (In press).
Bruhn A. Regularization in motion estimation. Master's thesis, Department of Mathematics and Computer Science, University of Mannheim, Germany, 2001.
Weickert J., Schnorr C. Variational optic flow computation with a spatiotemporal smoothness constraint. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 2001, 14(3), 245-255.
Tavakoli V., Ahmadian A. et al. A new optical flow technique for myocardial motion analysis based on affine concept in space and time. Submitted to IEEE transaction on medical imaging.
Tavakoli V., Sahba N. et al. An Optimized two-stage method for ultrasound breast image compression. IEEE proceeding on biomedical engineering, Kuala Lumpur, Malaysia, 2008.
Meunier J. et al. Assessing local myocardial deformation from speckle tracking in echography. SPIE Med. Imag., 1988, 20-29.

Еще