TY -的A2柯西Guang-Quan AU -张,克里斯蒂安娜•周盟——易盟——王,Ruo-Li盟——周,平盟——郑Yong-Ping AU - Tarassova,奥尔加盟——阿恩特,安东AU -陈,羌族PY - 2018 DA - 2018/03/19 TI -自动Myotendinous结跟踪超声图像中分阶段细分SP - 3697835六世- 2018 AB -位移的Myotendinous结(MTJ)获得的超声成像是至关重要的量化肌肉和肌腱的交互式长度变化对理解肌肉肌腱的力学和病理条件下单位在运动。然而,缺乏一个可靠的自动测量方法限制在人体运动分析中的应用。提出了一个自动测量MTJ位移腱性组织和MTJ上使用先验知识,从而排除nontendinous组件的影响的估计MTJ位移。它是基于腱性特征的知觉从肌肉骨骼超声波图像使用拉东变换和阈值方法,信息对称的措施获得相一致。MTJ的位移是通过手动跟踪标记点的腱性组织Lucas-Kanade光流算法应用在分段MTJ地区。该方法的性能评估在腓肠肌的超声波图像获得10个健康受试者( 26.0 ± 2.9 岁)。波形相似性评估了手动和自动测量的总体相似度计算复相关系数(CMC)。 在活的有机体内实验表明,MTJ跟踪方法(CMC = 0.9 7 ± 0.0 2 )更符合手动测量比现有的光流跟踪方法(CMC = 0.7 9 ± 0.1 1 )。这项研究表明,该方法是健壮nontendinous组件的干扰,导致一个更可靠的测量MTJ位移,这可能促进进一步的研究和应用相关的肌肉和肌腱的结构变化。SN - 2314 - 6133你2018/3697835 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2018/3697835——摩根富林明——生物医学研究国际PB - Hindawi KW - ER