心臟超聲圖像運動分析技術(shù)的研究.pdf

1、心血管疾病一直是威脅人類生命健康的主要疾病。心臟成像技術(shù)可以為診斷和治療提供有效的依據(jù).目前臨床中常用的成像技術(shù)有心臟超聲、核磁共振、計算機斷層掃描成像以及心血管造影等。其中心臟超聲診斷技術(shù)具有價格便宜、診斷方便以及成像速度快等特點,因此成為臨床診斷心臟疾病,評價心功能的主要手段。 與此相適應(yīng),心臟圖像的處理技術(shù)也在不斷進步。它可以從大量圖像數(shù)據(jù)中盡可能多的提取出有價值的診斷信息,幫助醫(yī)生提高診斷的效率和準(zhǔn)確率,使得醫(yī)學(xué)圖像的分

2、析趨于智能化和自動化。通過分析目前心臟超聲圖像運動分析中存在的問題,本論文開展了相應(yīng)的研究工作,主要包括超聲圖像的噪聲抑制、圖像分割以及心功能分析等方面內(nèi)容,并基于臨床圖像數(shù)據(jù)對所提出的算法進行了驗證,為這些方法在實際診斷過程中的應(yīng)用做了進一步研究。 通過回顧心血管疾病的現(xiàn)狀、各種成像方式在心臟病診斷中的應(yīng)用,以及心臟超聲的檢查技術(shù)和診斷方法,可以看到,心臟收縮和舒張的運動過程,是與心臟的功能(包括全局和局部的)緊密相連的?；?/p>

3、對心臟運動狀況的分析,可以為心臟功能的評估提供可靠的依據(jù),例如不同斷面上超聲圖像的節(jié)段運動情況等。這也是本研究的目的所在,即通過對算法的研究,以及臨床數(shù)據(jù)的實驗分析,實現(xiàn)有效的、能夠滿足臨床診斷需求的心臟超聲圖像運動分析方法?；谡n題研究的意義,以及目前存在的問題,我們主要作了以下幾個方面的工作:一.超聲圖像的噪聲是影響分析效果的主要因素,這里我們提出了一種心臟超聲圖像的自適應(yīng)噪聲抑制方法,使得在降低圖像噪聲的同時,盡量多的保持或增強圖

4、像的細(xì)節(jié)特征。在研究各向異性濾波技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出采用極大似然估計分析圖像中噪聲分布的情況,二者結(jié)合實現(xiàn)對超聲圖像的自適應(yīng)濾波,避免了降噪的盲目性和不可知性。同時針對心臟超聲為序列圖像的特點,進一步運用運動估計方法,將該濾波過程擴展到時間域,從而有效提高了心臟超聲圖像序列降噪的效果,為后面分割等工作提供了較好的基礎(chǔ). 二.基于圖割理論研究了超聲圖像的分割方法,針對圖像計算速度慢和穩(wěn)定性較低的問題,提出了多尺度Normalized

5、 Cut算法,通過對不同尺度圖的切分和迭代實現(xiàn)對全圖的切分。利用圖割的全局優(yōu)化法,先把圖象轉(zhuǎn)化成一個無向圖G=(V.E),在此基礎(chǔ)上確定劃分準(zhǔn)則,然后利用圖的割算法對圖象進行分割。 這里我們將分割的準(zhǔn)則與超聲圖像的紋理等特征相結(jié)合,通過有效的預(yù)處理和后期區(qū)域合并等工作,實現(xiàn)了對超聲圖像的無監(jiān)督分割。實驗表明,該方法提高了分割的速度、抗干擾能力和準(zhǔn)確度,能夠?qū)崿F(xiàn)有效的心臟超聲圖像分割。 三.研究了形狀統(tǒng)計模型理論在心臟超

6、聲圖像中的分割與運動跟蹤?；谛螤罱y(tǒng)計模型的分割,可以有效控制收斂的范圍,使得分割結(jié)果的穩(wěn)定性得到提高。但該模型的建立與樣本數(shù)據(jù)集的有效程度有很大關(guān)系,當(dāng)不同樣本標(biāo)記點之間的對應(yīng)關(guān)系不好時,模型的泛化能力會受到影響,而產(chǎn)生不正確的匹配結(jié)果。為此我們采用最小描述長度方法,來對樣本集的標(biāo)記點進行二次采樣,從而得到準(zhǔn)確的密集點對應(yīng)關(guān)系。它降低了建立建模時對標(biāo)記點位置的要求,提高了建模的效率及其泛化能力。通過對心臟圖像進行運動分析實驗,證明該方

7、法可適用于對心臟收縮和舒張功能的定量分析。 四.統(tǒng)計外觀模型能夠與形狀模型相比,能夠更好的利用圖像的紋理信息,從而能夠全面和穩(wěn)定的重建出心臟的大致形態(tài)和外觀。我們研究了活動外觀模型理論以及其中存在的問題,提出了基于獨立元分析的建模方法,以實現(xiàn)對局部心肌節(jié)段運動特點的準(zhǔn)確重建。通過對動物心臟超聲圖像進行驗證,可知這一改進能夠有效提高統(tǒng)計外觀模型對局部特征變化的描述能力,并滿足冠心病等對圖像處理的要求。 超聲成像技術(shù)的不斷進