【摘 要】
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备受医生关注的心血管疾病一直是威胁人类健康的元凶之一。医学成像技术作为医生诊断心血管疾病的主要手段,被应用在心脏疾病诊断、治疗指导及手术前后的心功能评估等方面。为使医生获得好的心功能参数,需要在图像上完成对心脏各腔室的准确分割。在心脏MR图像中左心室心肌和小梁、乳突肌及周围肌肉组织的灰度值相近,导致心肌周围存在弱边缘现象,给众多算法精确分割左心室带来困难。为解决以上问题,本文将针对左心室的分割进行
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备受医生关注的心血管疾病一直是威胁人类健康的元凶之一。医学成像技术作为医生诊断心血管疾病的主要手段,被应用在心脏疾病诊断、治疗指导及手术前后的心功能评估等方面。为使医生获得好的心功能参数,需要在图像上完成对心脏各腔室的准确分割。在心脏MR图像中左心室心肌和小梁、乳突肌及周围肌肉组织的灰度值相近,导致心肌周围存在弱边缘现象,给众多算法精确分割左心室带来困难。为解决以上问题,本文将针对左心室的分割进行研究。具体的研究内容如下:(1)运用运动目标检测方法实现对左心室位置的追踪,对包含左心室的兴趣区域(Region of Interest,ROI)进行裁剪,在ROI基础上进行后续研究。(2)在ROI图像上,针对距离正则水平集(DRLSE)算法在对左心室进行分割时,存在对图像梯度信息依赖和初始轮廓敏感的问题。本文在DRLSE的基础上,提出一种针对含有弱边缘信息的左心室分割算法。算法运用拟合方法计算基于变异系数分割模型(PSM)的新局部项,降低DRLSE对初始轮廓的敏感度;根据内外膜形状先验,引入驱动曲线演化的速度函数,该项克服DRLSE算法在左心室外膜弱边界处出现泄露的问题。(3)研究了与神经网络结合使用的水平集方法,运用CRBM驱动(2)中的算法。首先,用组合的新数据集来完成CRBM的训练;其次,利用训练好的CRBM预测曲线的下一步演化形状,形成形状约束项并将其添加进(2)的算法中;最后,经过对左心室心肌厚度的分析,提出另一种曲线演化的速度函数,对(2)的速度函数进行替换。为验证本文所提算法分割的准确性,基于多伦多市患病儿童医院影像科提供的公开数据库,利用本文算法对ROI图像进行分割,对实验分割结果进行定性评估,实验表明本文所提出的分割算法,能降低DRLSE对初始轮廓的敏感程度,提升含有弱边界信息的左心室的分割精确度。
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