윤곽 기반 방법을 사용하여 심 초음파 이미지에서 좌심실 벽 위치를 추적하기 위해 MATLAB에 코드를 구현하고 있습니다. 불행히도 일부 프레임에서는 윤곽이 예상보다 커졌으며 일부 지역에서는 벽의 콘트라스트가 좋지 않습니다.프레임별로 윤곽 제약 조건을 적용하는 방법
예기치 않은 진화에서 윤곽을 제한하는 방법을 아는 사람이 있습니까? 예전 프레임의 위치와 새 프레임의 모양을 모두 절약 할 수 있습니까?
도움 주셔서 감사합니다.
이미지 분할은 어려운 문제입니다. 모든 상황에서 잘 작동하는 일반적인 접근 방식은 없습니다. 당신의 등고선은 어떻게 정의되고 있습니까? 임계 값 기반 세분화를 수행 중이십니까? 아니면 다른 방법을 사용 중입니까? 당신은 LV의 중심에있는 극좌표 시스템으로 변환하려고 했습니까? 컨투어 이동과 관련된 '최소 제곱'비용을 정량화하려고 했습니까?
내가 제안 할 수있는 것은 비슷한 문제를 사람들이 어떻게 풀어 내는지 살펴 보는 것입니다. 우리 분야에서 (즉, MRI), 우리가 가지고있는 최선은 그다지 좋지 않으며, b) 아마도 세그먼트라고 불리는 심장 분할을 위해 설계된이 오픈 소스 Matlab 프로그램 일 것입니다 (http://medviso.com/products/segment/features/cmr/ 참조). 나는 그들이 당신이 그것을 어떻게하는지 보면서, (더 시끄럽고, 해석하기가 훨씬 더 어려운) 에코 이미지로 작업 할 수있는 방법을 적용 할 수 있는지 알아볼 것을 제안한다.
죄송합니다. 더 도움이되지 않습니다.
유용한 힌트를 주신 Landak 감사합니다. 그룹 작업을하고 있는데, 임계 값을 사용하는 방법으로 추적 한 벽 이미지 (검은 배경) 만 있습니다. 윤곽을 매끄럽게 만들고 한 프레임에서 다른 프레임으로 벽 위치가 갑자기 진화하는 것을 방지해야합니다. 나는 이미 다듬어 봤지만 실제 문제는 두 번째 부분입니다. 어쨌든, 도와 주셔서 감사합니다. – MJay
얼룩 검출 기능이 여기에 나타나지 않습니까? 아니면 완전히 벗어 났습니까? 그렇다면 OpenCV와 같은 BLOB 탐지 라이브러리를 연구하는 것이 좋습니다. 그러나 Matlab과 통합 할 수있는 방법이 있는지 확실하지 않습니다 ... – Josh
우리가보기에 약간의 코드를 게시하면 도움을 줄 수 있습니다. – Josh
Soylent에게 도움을 주셔서 감사합니다. 그러나 완전한 코드가 없으므로 사실 다른 학생들과 협력하고 있습니다. 나는 검은 배경 이미지 (논리 이미지)에 윤곽선 이미지 (흰색) 만 있고, 내 작업은 진화에 제약 조건을 두는 것입니다. 윤곽선을 부드럽게하는 등의 작업을 수행했지만 윤곽선 영역이 갑자기 변하는 문제가 있습니다. 윤곽 위치를 아는 것만을해야합니다. – MJay
@ M.Jalali : 문제를 재현하는 데 필요한만큼의 코드를 제공하십시오. 그렇지 않으면 도움이 거의 불가능합니다. – Daniel