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先天性心脏病由胎儿时期心血管发育异常所致，为最常见的儿童心脏疾病。影像学上，医务人员根据切片图像提供的心脏结构定性分析诊断先心病，在此基础上，建立不同病理缺陷的定量指标能减少诊断过度依赖医务人员的经验，提高诊断精度。左心室功能评估对于先心病的预前诊断、治疗方案的选择、预后分析具有重要作用，传统的心功能评估参数受个体因素影响较大，灵敏度低。基于此，本文建立了基于左心室时间-容积曲线的形态变化规律来评估左心室功能及辅助诊断先心病的方法，搭建了一个三维医学图像处理平台，旨在实现自动的、准确的左心室功能评估和先心病的计算机辅助诊断。根据心动周期中左心室容积随时间变化的规律建立一种新的评估左心室功能的方法，并验证其有效性。通过研究复杂先心病法洛四联症患者和正常对照组R-R间期21个时相下的四维心脏CT图像，利用基于配准的全心分割方法提取左心室三维轮廓，采用轮廓线内的像素空间信息计算全时相下的左心室的容积，并绘制成左心室时间-容积曲线。通过研究表明所有正常组左心室的时间-容积曲线具有相同的形态，法洛四联症组左心室的时间-容积曲线的形态与正常组相比具有明显的差异，据此提出了基于左心室时间-容积曲线的形态变化规律来评估左心室功能的方法。采用基于AR模型参数结合距离测度的曲线相似度聚类方法，建立一种根据时间-容积曲线的形态规律实现先心病智能辅助诊断的方法。线性归一化左心室时间-容积曲线后，利用AR模型将曲线参数化，采用模板和样本之间的AR模型参数的欧氏距离衡量曲线的相似度，根据相似度的大小对曲线进行聚类分析，给出诊断结果。在研究比较基于欧氏距离、豪斯道夫距离、动态时间规整算法的曲线相似度聚类方法的基础上，从诊断准确率和时效性验证该方法的可行性。基于VTK、ITK技术平台结合MFC编程，开发了一个具有四维心脏CT图像的配准分割、心脏的三维重建、左心室功能自动评估、先心病智能辅助诊断等功能的三维医学图像处理系统平台，旨在提供针对心功能评价和先心病的计算机智能化辅助诊断的特定的医学图像处理系统。