基于稀疏分解和支持向量机的医学影像追踪法

以肺癌患者计算机断层扫描图像中的肿瘤追踪为例,提出一种基于稀疏分解和支持向量机的新型医学影像内目标物体追踪算法被提出。首先,split-Bregman理论被运用在分解医学影像中:每一幅医学图像都被分解成一副含有较多运动信息的低秩图像和一幅含有较多噪声信息的稀疏图像。其次,支持向量机被运用在低秩图像中,使得低秩图像内的像素点被区分为来自肿瘤区域的像素点和来自非肿瘤区域的像素点,从而达到在医学影像中分割和追踪肿瘤的目的。实验表明,该算法在肺癌患者医学影像的肿瘤追踪实例中能取得较其他比较方法更为准确的追踪效果。

A Target Tracking Algorithm for Medical Images via Sparse Decomposition and Support Vector Machine