基于圖像的心臟運動參數(shù)估算及統(tǒng)計分析.pdf

1、心血管疾病具有很強的隱蔽性且發(fā)病急，是當(dāng)今全世界發(fā)病率和死亡率最高的疾病，因此，疾病初期的診斷和預(yù)防尤其重要，而作為臨床診斷的重要手段和依據(jù)的基于醫(yī)學(xué)圖像的心臟功能分析也因此成為學(xué)術(shù)界的研究熱點。 臨床上只有心肌運動正常才能確保心臟功能正常，而心肌異常常表現(xiàn)為心肌運動減弱，加劇或運動異常，現(xiàn)有的方法由于缺乏有效的判定依據(jù)，只能把運動明顯減弱的區(qū)域判定為疑似病變區(qū)域。因此，本文針對現(xiàn)有方法的不足，在運動參數(shù)計算和統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上構(gòu)

2、建了一個基于運動參數(shù)統(tǒng)計概率模型的判別函數(shù)，利用該判別函數(shù)能有效地判定心臟運動狀態(tài)是否正常。 本文的主要工作和取得的成果如下： (1)在分析現(xiàn)有的心臟參數(shù)的基礎(chǔ)上，筆者發(fā)現(xiàn)基于心臟圖像的運動參數(shù)能夠很好地描述心臟的局部運動，反映病變早期運動狀態(tài)的微小改變，更具有臨床診斷價值，因此，本文據(jù)此建立了心臟點分布模型用于運動參數(shù)計算； (2)采用三次樣條插值方法較好地恢復(fù)了在圖像拍攝過程中因時間間隔丟失的信息，還原了心肌

3、點整個心動周期的運動路徑，并推導(dǎo)了心肌速度、加速度和本文新提出的運動參數(shù)—心肌運動幅度等三個參數(shù)的估算方法，從理論上分析了基于圖像的心肌運動幅度參數(shù)能較好地反映因心肌顫動引起的運動異常； (3)采用ASM方法從正常心臟圖像中提取數(shù)據(jù)構(gòu)建分析樣本集，在剔除分割和估算過程中產(chǎn)生的錯誤點后對樣本進行了統(tǒng)計分析，確定了運動參數(shù)值的概率模型，最終利用尋優(yōu)方法完成了判別函數(shù)的設(shè)計； (4)利用設(shè)計完成的判別函數(shù)對兩組存在病變的心臟圖

4、像進行計算和判別，結(jié)果證明該判別函數(shù)能有效地判別出心肌運動異常區(qū)域。同時本文將判定為異常的區(qū)域重新回投到二維切片圖上，并標注出其具體位置。臨床醫(yī)生借助該回投標注技術(shù)可以大大地減少圖像的閱讀量，同時通過觀察回投所在的原始二維切片圖能夠獲得更多信息進行正確診斷。 綜上所述，本文的研究表明基于心臟運動參數(shù)的統(tǒng)計分析方法能為心臟疾病的診斷尤其是疾病早期的診斷提供強有力的依據(jù)。如何拓展用于統(tǒng)計的心臟運動參數(shù)樣本和優(yōu)化統(tǒng)計工具，進一步將心臟