CT心臟圖像分割與左心室區(qū)域匹配技術研究.pdf

1、心臟圖像分析是醫(yī)學圖像研究領域中的熱點課題,其研究成果在心臟疾病的臨床診斷中具有十分重要的應用價值,心臟CT圖像分割與左心室區(qū)域匹配是心臟圖像分析研究中的關鍵步驟。本文針對心臟CT圖像的數(shù)據(jù)特征,分別運用高斯概率模擬閾值化分割方法和質(zhì)心增量邊界特征提取方法,實現(xiàn)心臟CT圖像左心室分割與區(qū)域的匹配。
　　 本文研究并分析了醫(yī)學圖像分割和醫(yī)學圖像特征提取的相關理論與方法。在心臟CT圖像的分割過程,由于注入造影劑后的心臟CT圖像表現(xiàn)出

2、心臟區(qū)域?qū)Ρ榷容^強的灰度特性,本文將連續(xù)高斯概率分布密度函數(shù)運用于閾值化分割方法中,通過高斯概率模擬心臟CT圖像灰度直方圖來求解最優(yōu)閾值,實現(xiàn)了心臟CT圖像各個腔體區(qū)域的分割。該方法集成了直方圖峰谷法和信息熵的閾值分割的思想,解決了由于造影劑分布不均而造成的難以準確選取分割閾值的問題,并通過統(tǒng)計直方圖峰谷數(shù)量的方法對直方圖呈現(xiàn)多峰多谷的心臟CT圖像實現(xiàn)分割,改善了閾值化分割方法在心臟CT圖像分割中的適用性。在左心室特征提取的中,本文采用

3、了以質(zhì)心向量增量矩陣作為區(qū)域邊界數(shù)學描述為核心的方法,并針對本課題提出了最小面積特征點采樣策略,解決了采樣過程中采樣點“越界”的現(xiàn)象準確構造了質(zhì)心向量增量矩陣,最后提取了心臟各個連通區(qū)域以及左心室區(qū)域的邊界特征。
　　 文中最后采用歐拉距離和幾何距離相結(jié)合的相似度距離計算方法,針對質(zhì)心向量增量矩陣特征參數(shù),在該方法中加入了矩陣元素數(shù)量這一影響因子。實驗結(jié)果表明該相似度距離描述縮小了相似度取值范圍,增大了左心室區(qū)域與其它區(qū)域的區(qū)分