四维心脏辅助诊断系统关键技术的研究

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1、万方数据绪论1绪论本章从本文的研究背景及意义出发，对心脏磁共振图像的分割方法和医学图像可视化的研究现状进行了讨论，然后提出了本文的研究目标与内容，并给出了论文的组织结构。1．1研究背景及意义心血管疾病无论是在世界上还是在我国都是导致人类死亡的最主要原因，而且其发展趋势仍成上升态势l¨。因此早期的诊断和病情的评估对于发病迅速且早期无明显症状的心血管疾病具有重要的意义。医学成像技术作为临床提供影像信息的重要手段，在过去的数年中得到了飞速的发展。目前针对心脏的医学成像技术主要包括计算机断层扫描成像(C

2、omputedTomography,CT)、心脏超声成像(CardiacUltrasound，US)、单光子发射计算机断层成像(Single．PhotonEmissionComputedTomography,SPECT)以及心脏磁共振成像技术。在这些方法当中，由于心脏磁共振成像技术独特的成像原理，可以无创的提供高分辨率的心脏不同切面和心肌软组织图像。因此心脏磁共振图像分割与三维重建技术成为当前医学图像领域的重要研究方向。心脏磁共振图像分析是通过计算机图形学和数字图像处理等技术对通过扫描序列获取的

3、心脏磁共振图像进行形态与参数的分析以获得整个心脏的真实状态。通过分析，医生能够确定病变组织的几何形态以及空间关系等信息。这些多方向、多参数的影像信息在一定程度上可以拟补由于临床医生经验性判断对诊断结果造成的影响。但是由于心脏磁共振图像所具有的复杂性，如何提高图像的分割技术，获取更准确的病灶信息和参数数据，成为摆在研究人员面前的重要挑战。鉴于此，为了进一步提高临床诊断客观性和准确性，最大程度发挥医学影像数据的利用价值，本文将对心脏辅助诊断中的关键问题一一左心室分割和心肌瘢痕分割技术进行研究与讨论，

4、并完成四维心脏辅助诊断系统的开发，提供辅助心脏诊断的自动化方法。因此，本文对心脏磁共振图像的分割技术的改进和辅助诊断系统的开发至少具有如下两个方面的意义：(1)提高临床诊断的客观性和准确性。分割算法对病灶的准确分割，重建算法对心脏的三维重建扩展了医生的感觉功能。对心脏的定性定量分析为临床医生提供了客观、准确的诊断依据。l万方数据四川师范大学硕士学位论文(2)提高临床诊断系统化和信息化程度。四维心脏辅助诊断系统为医生和科研人员提供了更丰富的诊断资料，系统化方法有助于对病例的信息化管理，促进了临床医

5、学信息化的发展。1．2国内外研究现状本文研究四维心脏辅助诊断系统中涉及的关键问题，因此，本节主要对心脏磁共振图像分割方法和医学图像可视化两个方面的研究现状进行阐述。1．2．1心脏磁共振图像分割方法研究现状心脏磁共振图像分割的主要内容包括心脏各组织的识别和病灶的分割【21。针对左心室的分割，即心内膜和心外膜轮廓的提取是最基本的也是最重要的。根据提取的轮廓不仅可以计算出左心室容积、左心室质量等重要的功能参数信息，结合随时间变化的序列图像信息进而可以得到有关心脏的动态特征，这些特征具有及其重要的临床诊

6、断意义。由于通过扫描序列获取的心脏磁共振图像较多，如使用传统的手动提取左心室内外膜的方法不仅耗时较多，而且长时间的工作容易造成医生的大脑疲劳，影响诊断结果。因此，左，t3室的分割算法研究一直都是心脏磁共振图像分析领域的重点研究方向之一。针对左心室的分割算法研究，国内外学者已经从多个角度进行了深入的研究，以下将根据不同的分类进行介绍。需要说明的是，这里我们只讨论左心室内外膜的分割方法，关于心肌瘢痕的分割方法将在第三章进行说明。(1)基于图像的分割方法基于图像的方法是根据图像灰度信息进行分割的方法。

7、由于心内膜和心外膜的分割难点不同，所以许多基于图像的分割方法将这两个问题分别进行处理。对于心内膜轮廓的分割，通常采用阂值分割和动态规划13](DynamicProgramming，DP)的方法。其中动态规划方法在于寻找最优路径中的最小代价矩阵。由于左心室形状类似于圆形，因此将坐标转换为极坐标系后，可将问题转化为一维搜索问题。对于代价矩阵的设计，Liu等人【4】提出了一种全局最优闭合路径算法。Jolly等人[5坝4将一个心动周期内所有相位的灰度均值应用到最短路径算法当中。对于心外膜轮廓的分割，往往

8、需要借助己分割出的心内膜轮廓，利用空间模型结合心肌厚度和形态学算子计算出心外膜的轮廓。值得注意的是，在初始化过程中，2万方数据绪论大多数方法都需要进行简单的用户交互，例如指出左心室的中心点或通过矩形提取感兴趣区域。(2)基于图谱的分割方法基于图谱的方法其实是一个图像配准的过程【61，其原理是将单张或多张分割好的图像作为模版，再将此模版映射到待分割的图像上，得到分割结果。这种分割方法适用于将单张分割好的图像结果推广至整个心动周期所有图像的情形。但是由于心脏处于不断形变的运动过程中，左心室内外膜的位