基于MR圖像和三維超聲心動圖的左心室運動跟蹤研究.pdf

1、據(jù)統(tǒng)計，心臟疾病已經(jīng)逐漸成為了當(dāng)今社會人類的頭號殺手，正嚴(yán)重威脅和危害著人民群眾的健康。左心室通過周期性的收縮、舒張、扭轉(zhuǎn)等運動形式將左心室內(nèi)的血液泵入全身各組織器官，在心臟活動中的作用尤其重要。因此，可將其運動形式異常、形態(tài)異常等作為判斷心臟是否產(chǎn)生病變的重要參考依據(jù)。研究表明，在很多疾病條件下，心臟運動的程度及形式會產(chǎn)生較大變化。因而，對左心室進行運動跟蹤對于心功能正常與否的判定具有積極的意義。
　　 實時三維超聲技術(shù)和心臟

2、MR技術(shù)均是無創(chuàng)的心臟運動觀察方法，本文將圖像處理相關(guān)技術(shù)，如圖像濾波、圖像配準(zhǔn)、時間序列圖像分割以及心室輪廓邊緣跟蹤等運用于左心室的運動跟蹤，針對實時三維超聲技術(shù)得到的左心室時間序列圖像，初步對心臟左心室運動情況進行跟蹤分析，并進行了左心室一個心動周期內(nèi)的三維可視化重建。
　　 本文的主要工作以及取得的成果如下：
　　 ①進行了左心室超聲圖像預(yù)處理工作。綜合幾種常見的非線性濾波方法中值濾波、Lee濾波、形態(tài)學(xué)濾波對左心

3、室超聲圖像進行濾波處理，通過結(jié)果對比分析選取了形態(tài)學(xué)濾波方法作為圖像預(yù)處理方法。
　　 ②進行了左心室MR圖像配準(zhǔn)的研究。針對心臟磁共振圖像提出了一種新穎的Radon變換與功率譜結(jié)合盼圖像配準(zhǔn)算法。該算法進行的邊緣檢測過程不僅濾除了部分噪聲干擾，還使得輸入數(shù)據(jù)大大減少。利用Radon變換降維、快速提取有用信息的特點和功率譜的旋轉(zhuǎn)不變特性，很好地實現(xiàn)了左心室MR圖像配準(zhǔn)。
　　 ③提出兩種左心室超聲圖像分割方法。第一種分割

4、方法為利用時刻獨立脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對心臟扭轉(zhuǎn)運動中的左心室壁進行精確定位以及邊緣輪廓提??；第二種分割方法利用與投影方法結(jié)合C-V水平集分割方法實現(xiàn)了左心室超聲序列圖像的自動分割，為進一步圖像配準(zhǔn)提供了優(yōu)秀的素材。算法首先綜合投影方法對左心室位置進行粗定位，然后再對定位區(qū)域運用C-V水平集方法進行細(xì)分割。
　　 ④實現(xiàn)了左心室運動跟蹤以及三維重建。對分割后左心室超聲時間序列圖像進行了邊緣人工標(biāo)記跟蹤并對運動參數(shù)進行測量統(tǒng)計分析；