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文檔簡介
1、心血管疾病是全世界發(fā)病率和死亡率最高的疾病,而且發(fā)病急、具有很強(qiáng)的隱蔽性,因此實現(xiàn)這類疾病的初期診斷有很重要的臨床意義。十來年前問世的多層螺旋CT(MSCT)通過多排探測器技術(shù)顯著提高了成像速度和掃描精度,已被廣泛應(yīng)用于心臟檢查,診斷和評價冠心??;尤其是伴隨著MSCT 出現(xiàn)的心電同步掃描技術(shù),能提供含有時間信息的四維心臟CT 成像數(shù)據(jù),這為觀察心臟的動態(tài)特性提供了一種有效的手段。這些新技術(shù)的誕生,推動著醫(yī)學(xué)圖像處理和分析領(lǐng)域的研究步伐,
2、擺在我們面前的任務(wù)是如何從這些海量圖像數(shù)據(jù)中提取出心臟的病理信息和功能狀態(tài),以極大發(fā)揮這些高端成像設(shè)備在心血管疾病預(yù)防和診斷中的作用。因此,基于MSCT數(shù)據(jù)集的心臟分割與功能分析成為了當(dāng)前國際上醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域中一個新的研究熱點。
本論文根據(jù)從64 層MSCT 采集的3D 心臟數(shù)據(jù)集和從256 層MSCT 采集的4D(3D+t)心臟數(shù)據(jù)集,研究了無訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的自動和半自動心臟分割算法以及基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的多心相分割算法,建立
3、了心臟左心室的四維分割模型,并在此基礎(chǔ)上對心臟的全局靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)參數(shù)進(jìn)行了初步分析。本文主要的研究內(nèi)容及其創(chuàng)新點包括:
1.針對MSCT 心臟數(shù)據(jù)集特點,通過分析MSCT 心臟數(shù)據(jù)集分割的難點,完成了基于多心相數(shù)據(jù)集心臟分割的整體框架設(shè)計,主要包括對數(shù)據(jù)集的軸向翻轉(zhuǎn)、灰度映射、噪聲去除等預(yù)處理操作,根據(jù)層片的結(jié)構(gòu)連續(xù)性設(shè)計的左心室自動定位算法以及左心室的分割算法等,為基于模型的參數(shù)提取和功能分析打下了堅實基礎(chǔ)。
4、 2.在對基于邊緣和區(qū)域水平集模型進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,針對水平集模型對初始位置敏感及邊緣泄露的問題,本文結(jié)合心臟解剖結(jié)構(gòu)和MSCT 層片特點,提出了不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的無監(jiān)督改進(jìn)耦合水平集(ICLS)全自動分割模型。
在用左心室自動定位算法準(zhǔn)確確定水平集曲線的初始輪廓位置的基礎(chǔ)上,通過對邊緣檢測函數(shù)的改進(jìn)以及結(jié)合左心室形狀對水平集函數(shù)進(jìn)行耦合,形成了完整的ICLS 心臟分割模型。該模型較好地抑制了曲線的演化泄露,避免了
5、局部極值對曲線演化的影響,可以獲得較為理想的內(nèi)、外心膜邊緣。3.對外心膜邊緣模糊甚至缺失的心臟層片,ICLS模型嚴(yán)重依賴演化的結(jié)束條件和水平集參數(shù)設(shè)置,為此本文提出了人工交互的IFLW(Improved Fuzzyconnectedness-based Live-Wire)半自動分割模型,通過可以自動選取種子點的融合骨架信息的模糊連接度函數(shù),來表示心膜邊緣模糊、缺失層片的區(qū)域模糊特性,并在極坐標(biāo)下將模糊連接度嵌入聯(lián)合矩陣代價函數(shù),利用改
6、進(jìn)Livewire的IFLW模型實現(xiàn)了心臟數(shù)據(jù)的半自動分割。與傳統(tǒng)Livewire 算法相比,IFLW模型只需要較少特征點就可以接近甚至達(dá)到手工分割的精度,在降低人工干預(yù)的同時增加了算法的魯棒性,特別是對模糊邊緣層片分割的準(zhǔn)確性。
4.為減少人工干預(yù)和充分利用IFLW模型精確分割的優(yōu)點,本文提出了基于IFLW分割訓(xùn)練樣本集的改進(jìn)形狀統(tǒng)計模型分割算法。通過IFLW 對樣本層片的分割結(jié)果構(gòu)建數(shù)據(jù)集的形狀模型和局部灰度模型以及對
7、定位算法和模型搜索算法的改進(jìn),實現(xiàn)了基于改進(jìn)多階形狀統(tǒng)計模型的三維MSCT數(shù)據(jù)集分割。
此外在4D多心相MSCT數(shù)據(jù)集中,通過引入基于信息量的Demons 非剛性配準(zhǔn)方法,獲得從已分割三維數(shù)據(jù)集層片向待分割心相三維數(shù)據(jù)集對應(yīng)層片的形變場,然后通過對分割結(jié)果進(jìn)行形變獲得對應(yīng)層片的分割結(jié)果,從而實現(xiàn)了MSCT 四維數(shù)據(jù)集的分割。
5.在上述工作的基礎(chǔ)上,初步進(jìn)行了心臟靜態(tài)和動態(tài)參數(shù)提取和功能分析的研究。
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