三維心臟超聲圖像分割與應變估計.pdf

1、根據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計資料顯示，近年來心臟疾病的死亡率逐年增長，成為威脅人類健康的頭號殺手。如何快速準確的診斷并預防心臟疾病已經成為了人們普遍關注的熱點問題，也是醫(yī)學工作者所面臨的巨大挑戰(zhàn)。從解剖學知識來看，在心臟系統(tǒng)中，左心室是負責全身供血的主要器官，其形態(tài)和運動的異常將會給人體的正常運轉帶來極大的影響，是心臟病變的重要依據(jù)。隨著醫(yī)療科技的發(fā)展，由于醫(yī)用超聲探測對人體的無創(chuàng)性、實時性和價格低廉等特點，心臟超聲成像已經成為了診斷心臟疾病的

2、重要手段。
　　通過對于超聲圖像三維分割觀察左心室的形態(tài)結構，并且采用非剛性配準方法獲取一個心動周期內做心室位移場從而估計應變的方式，可以實現(xiàn)對左心室的整體功能以及心肌的局部變化進行相關性評定，進而輔助診斷潛在的心室肥大、心室衰竭、冠心病等心室疾病。雖然大部分的研究工作都將左心室超聲圖像的三維分割和應變估計看作是兩個獨立的問題，然而將它們進行聯(lián)合分析將會得到更準確的診斷信息。
　　因此本文首先提出改進的三維形變模型超聲圖像分

3、割算法實現(xiàn)左心室三維分割。該算法使用區(qū)域生長和移動立方體方法構建初始網格模型，降低初始輪廓對于形變模型的干擾，同時由于初始網格模型足夠接近于真實邊界，可以在形變過程中默認已經達到全局最小化，只考慮局部最小化形變，減少計算時間。改進的三維形變模型結合基于區(qū)域分割和邊界分割算法的優(yōu)勢，是一種混合分割算法。在這個分割框架中，首先使用各向異性擴散濾波器進行降噪處理，在此基礎上使用二維投影的區(qū)域生長算法對左心室進行粗分割，然而二值區(qū)域出現(xiàn)孔洞且邊

4、界不連續(xù)現(xiàn)象，通過形態(tài)學操作進行處理得到比較精確的三維心肌二值模塊。在此基礎上使用移動立方體方法構建表面三維網格模型，作為形變模型的初始輪廓。最后使用三維參數(shù)形變模型，在內外力的共同驅使下引導網格模型向目標物體的真實邊界運動，實現(xiàn)分割的目的。本文通過大量的實驗選取最優(yōu)化參數(shù)組合，并通過構造灰度信息引導的氣球力阻礙邊界的過分割現(xiàn)象，實現(xiàn)精確的三維超聲圖像分割。然后通過對于左心室腔體體積的定量測量，為臨床診斷提供重要的參數(shù)。
　　本文

5、以心動周期內左心室第一幀圖像的三維分割作為參考模型，利用基于微分同胚非剛性配準算法實現(xiàn)對于后續(xù)圖像配準，獲取心室位移場，從而實現(xiàn)對于應變估計。微分同胚非剛性配準算法采用B樣條形變速度場，該算法能量函數(shù)有兩項:圖像的相似性和正則化規(guī)則。圖像的相似性測度是每幅圖像和參考圖像的灰度方差總和，正則化規(guī)則是基于心肌組織的不可壓縮性的軟限制。實驗通過對于健康人一個心動周期內16幀圖像進行應變估算，實現(xiàn)對于左心室的整體功能以及心肌局部變化的相關性評定