| 摘 要： | 目的：基于二维超声图像提出一种肝脏运动跟踪方法，以减小手术过程中由于呼吸运动带来的误差。方法：先选用中值流算法对二维超声图像感兴趣点进行跟踪，在跟踪过程中，如果中值流算法成功跟踪到目标，则在目标附近进行模板匹配，通过模板匹配来校正中值流算法跟踪过程中出现的漂移；如果中值流算法未能跟踪到目标，则需使用ORB(oriented fast and rotated brief)特征点进行匹配判断感兴趣点的位移，重新选定感兴趣点继续进行跟踪；如果连续跟踪失败，则说明中值流算法不适用该情况下的跟踪，则需使用KCF(kernelized correlation filters)跟踪算法代替中值流算法进行跟踪，并使用模板匹配校正长时目标跟踪误差。采用CLUST(Challenge on Liver Ultrasound Tracking)2015二维数据集进行测试和验证，并将算法校正前后的跟踪误差进行对比。结果：该方法对测试集血管等感兴趣点的平均跟踪误差为1.29 mm、平均跟踪帧率大于22帧/s，且校正后的算法跟踪误差明显减小，基本满足实时要求。结论：该方法跟踪精度较高、运行速度较快，可以满足肝肿瘤...
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