基于3D超聲影像的心內膜分割算法研究.pdf

1、現(xiàn)在社會,罹患心血管疾病的人口越來越多,其中包括大量的心臟肥大,心臟供血不足的患者,究其原因都是心肌在物理上發(fā)生了病變導致心臟在供血機能上的紊亂。而心臟病變的直接表現(xiàn)就是在不同的心動期,心臟的四個心腔會產生不正常的形變。人們在日常的健康檢查時多數(shù)會選擇超聲檢查,因為就目前來說超聲檢查的價格相對于MRI等要低廉很多,并且超聲生成的圖像是無損的,更能準確的尋找出病變位置。所以基于超聲影像的心內膜分割算法研究就顯得尤為重要。
　　 傳

2、統(tǒng)的心內膜分割使用的是幾何模型的方法,它將心腔劃分成一個個規(guī)則的幾何模型,通過計算幾何模型的參數(shù)來確定心腔大小。這種方法的優(yōu)點是計算簡單,缺點是只能對符合正常心腔形狀的病例有效,對于病變以后的心臟誤差特別大。
　　 本文提出一種全自動可靠的心內膜分割算法。首先根據(jù)超聲圖像的固有特征對圖像進行預處理,包括降噪和平滑等,然后利用圖像灰度直方圖中的單峰來確定心腔灰度值,以及使用最大熵方法來確定心肌灰度值。進行心內膜分割的時候,根據(jù)尋找

3、到的心腔灰度值來確定fast marching的初始區(qū)域,然后根據(jù)多種因素以及限制條件來進行心內膜的分割。對圖像序列進行處理時,將中間切片的最終心腔區(qū)域作為其他切片fast marching初始區(qū)域選擇的參考,有效地防止了心腔的誤分割。本文完全根據(jù)臨床上的需要,在3D超聲影像上做患者的心內膜分割,完全根據(jù)影像信息盡量快速準確的分割出患者的心內膜3D信息。從而給醫(yī)生在診斷上提供良好的依據(jù)。
　　 實驗結果表明,本文算法的心內膜分割