【摘要】：提出了一種基于局部灰度聚類(LIC)模型和分水嶺算法的心臟核磁共振成像(MRI)圖像左心室底層組織分割方法.首先,使用LIC模型對(duì)圖像進(jìn)行初步分割,提取出圖像中的組織和器官;然后,使用分水嶺算法彌補(bǔ)粘連的不同組織或器官之間缺失的邊界,將其分開,人工選取種子點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)初步提取左心室;最后,利用左心室形狀特征的先驗(yàn)知識(shí)判斷提取的左心室中是否包含主動(dòng)脈,若包含則去除主動(dòng)脈,得到精確的左心室分割結(jié)果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效去除心臟MRI圖像上左心室底層存在的弱邊界和邊緣泄露的影響,得到準(zhǔn)確的左心室底層組織分割結(jié)果.
[Abstract]:Based on local gray clustering (LIC) model and watershed algorithm, a method for substratum tissue segmentation of left ventricle in cardiac magnetic resonance imaging (MRI) image is proposed. First, the LIC model is used to segment the image and extract the tissues and organs from the image. Then, the watershed algorithm is used to make up the missing boundary between the different tissues or organs. Artificial seed points were selected for regional growth to extract the left ventricle. Finally, the priori knowledge of left ventricular shape characteristics was used to determine whether the extracted left ventricle contained aorta or not, and if so, to remove the aorta. Accurate results of left ventricular segmentation were obtained. The experimental results show that this method can effectively remove the influence of weak boundary and edge leakage on the left ventricular bottom layer on MRI images, and obtain accurate results of left ventricular bottom tissue segmentation.
【作者單位】： 東北大學(xué)中荷生物醫(yī)學(xué)與信息工程學(xué)院;東北大學(xué)醫(yī)學(xué)影像計(jì)算教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61374015,61202258,61302012) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20110042120037) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)探索導(dǎo)向重點(diǎn)項(xiàng)目(N110219001) 遼寧省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(201102067)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2256631