基于基準(zhǔn)點(diǎn)的心臟彌散張量仿射配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、近年來的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明心血管疾病已經(jīng)連續(xù)八年成為危害人類身體健康的頭號殺手，心臟是人體維持血液循環(huán)的動力器官，而許多心血管疾病（如心肌梗塞、心力衰竭等）的產(chǎn)生與心肌纖維的結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。目前研究心肌纖維的方式有很多，但彌散張量磁共振成像(DT-MRI)是目前唯一可以非侵入性非破壞性地研究活體心肌三維纖維結(jié)構(gòu)的成像方式，其早期應(yīng)用集中在腦白質(zhì)的纖維結(jié)構(gòu)研究上，將其應(yīng)用于心肌纖維結(jié)構(gòu)的研究是近幾年來的一個研究熱點(diǎn)。
　　不同模態(tài)、不同分辨

2、率、不同個體的心臟或同一個體的心臟的搏動都會使得心臟圖像呈現(xiàn)較大差別，這對醫(yī)生診斷心血管疾病時產(chǎn)生了不少的困難。因此，我們需要將心臟彌散張量圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，使其空間位置對準(zhǔn)，以便于醫(yī)生將其與心臟圖譜或者其他心臟進(jìn)行對比，亦或者將心臟彌散張量圖像和其他模態(tài)的心臟圖像進(jìn)行配準(zhǔn)融合，觀察不同模態(tài)的圖像以獲取更多的信息，提高診斷的效率。此外，基于心臟彌散張量圖像配準(zhǔn)我們可以利用來自不同個體的心臟數(shù)據(jù)構(gòu)建人體心臟纖維結(jié)構(gòu)的平均模型，為心臟疾病的病理

3、研究提供更可靠的數(shù)據(jù)。
　　目前現(xiàn)有的針對彌散張量圖像處理的算法大多是針對大腦成像提出來的，無法直接應(yīng)用于心臟成像?；谛呐K的彌散張量配準(zhǔn)更為復(fù)雜，不同的大腦DT-MRI數(shù)據(jù)的大小、形狀、方向差別不大，不同的心肌纖維，尤其是ex-vivo(體外)的心肌纖維結(jié)構(gòu)的大小、形狀及朝向等差別很大，這會導(dǎo)致在心臟三維仿射配準(zhǔn)過程中容易陷入局部極值的問題，達(dá)不到配準(zhǔn)的效果。因此，針對心臟彌散張量圖像的特點(diǎn)本文提出了基于基準(zhǔn)點(diǎn)的心臟彌散張量仿射

4、配準(zhǔn)的算法，利用基準(zhǔn)點(diǎn)的幾何特性，快速調(diào)整心臟的大小和朝向，再以互信息為相似性測度，以三維仿射變換為變換模型，再采用Powell修正算法作為參數(shù)優(yōu)化策略對心臟彌散張量進(jìn)行配準(zhǔn)，最后進(jìn)行張量重定向，保持張量的主方向與心肌纖維走向的一致性。實(shí)驗結(jié)果表明該算法解決了參數(shù)優(yōu)化時容易出現(xiàn)局部極值的問題，配準(zhǔn)效果良好，達(dá)到了剛性配準(zhǔn)的要求，能為精確度更高的非剛性配準(zhǔn)提供理想的初始位置。此外，在調(diào)整心臟大小時提出了改進(jìn)的縮放方法，將單一縮放因子設(shè)置為