本文關(guān)鍵詞：磁共振圖像全自動(dòng)分割量化方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：磁共振成像中有很多圖像都需要量化分析。傳統(tǒng)的分析需要手動(dòng)完成,其效率低且個(gè)體差異大�？紤]到傳統(tǒng)量化分析方法的不足,本論文研究了磁共振圖像全自動(dòng)分割量化方法,分兩個(gè)方面：1.基于電影磁共振圖像的心室自動(dòng)分割方法研究；2.一種全自動(dòng)量化造影劑弛豫時(shí)間的方法,該方法是在心室全自動(dòng)分割算法研究中受到啟發(fā)提出的。1.基于電影心臟磁共振圖像的心室自動(dòng)分割近年來,心臟疾病發(fā)病率和死亡逐年增高。借助影像技術(shù)精確檢測、評價(jià)心臟疾病是臨床診斷心臟病、制定治療方案以及判斷預(yù)后的常規(guī)輔助手段�；诖殴舱裥呐K電影短軸圖像的左右心室的定量分割,能夠?qū)ψ笥倚氖殷w積及其變化過程進(jìn)行快速精確的測量,在此基礎(chǔ)上還可以進(jìn)一步計(jì)算與心室體積定量相關(guān)的各種心臟的功能參數(shù),比如：射血分?jǐn)?shù)、心輸出量、峰值射出比率、充盈比率等,這是一項(xiàng)具有重要臨床意義的研究。傳統(tǒng)的心室分割是由有經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)生執(zhí)行的,他們借助軟件繪制工具在醫(yī)學(xué)圖像上對心室進(jìn)行手動(dòng)繪制。該方法不僅主觀性強(qiáng),而且繁瑣、耗時(shí)；更重要的是,這種手繪方法通常只是針對收縮末期及舒張末期的心室,只定量分析與這兩個(gè)時(shí)相有關(guān)的心臟功能參數(shù)(比如：左心室每搏輸出量和射血分?jǐn)?shù)),這樣就導(dǎo)致大部分的心臟數(shù)據(jù)(通常90%以上)沒有得到有效利用,心室體積在心臟搏動(dòng)周期內(nèi)的變化情況(比如：心室充盈曲線)等更多的心臟功能信息便無法得知。因此,借助于計(jì)算機(jī)圖像分割算法、替代人工全自動(dòng)分割心室對全面定量分析心臟的功能參數(shù)是十分重要的。近十多年來,世界很多研究小組都致力于這項(xiàng)工作的研究。迄今為止,由于左心室心肌較厚,且與血液的對比度高,因此左心室的自動(dòng)分割技術(shù)已經(jīng)較為成熟�？偟膩碚f,左心室自動(dòng)分割算法有基于模型和僅僅受圖像驅(qū)使兩方面。這些分割技術(shù)結(jié)合了邊緣探測、邊緣追蹤、區(qū)域增長等傳統(tǒng)方法以及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、水平集等近幾年熱衷的算法,能較好地描繪了心室中部邊緣。然而,這些算法在分割左心室底部等不規(guī)則形狀時(shí)存在著不足。要想獲得期望的精確度,還需要大量的用戶交互。相比左心室而言,右心室心肌薄、形狀不規(guī)則；心室內(nèi)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,且與心肌外部脂肪不易分清。右心室的復(fù)雜結(jié)構(gòu)加大了右心室自動(dòng)定位和分割的難度。迄今為止,右心室算法不太多并且不太成熟,尤其當(dāng)小梁肌、乳頭肌等大量出現(xiàn)在心室內(nèi)部甚至阻斷心室內(nèi)部時(shí),傳統(tǒng)的右心室分割算法往往失效。針對上述問題,我們在左心室全自動(dòng)精確分割和右心室復(fù)雜結(jié)構(gòu)分割開展了如下工作：(1)基于心臟電影短軸圖像的左心室全自動(dòng)分割方法。本工作的創(chuàng)新在于利用心臟短軸電影圖像的時(shí)空連續(xù)性自動(dòng)定位左心室底部和頂部；并提出一種方法可自動(dòng)估計(jì)心室底部層面心肌的弧長以及信號強(qiáng)度,并以心肌弧長和信號強(qiáng)度信息作為判斷心肌最底部的標(biāo)準(zhǔn),從而實(shí)現(xiàn)基于短軸圖像的左心室全自動(dòng)分割。(2)基于長軸信息和“neck"算子的左心室自動(dòng)分割。由于短軸圖像的空間分辨率較低,所以僅僅依靠短軸圖像來估計(jì)左心室體積等功能參數(shù)還不夠精確。于是,我們結(jié)合分辨率較高的心臟兩腔和四腔長軸圖像,將長軸位圖像上的心尖點(diǎn)和心室底部平面通過線性變換映射到短軸圖像中；在精確實(shí)現(xiàn)心室頂部和底部定位后,我們提出“neck””算子對心室錯(cuò)誤分割區(qū)域進(jìn)行校正：這些區(qū)域主要出現(xiàn)在流出道、心肌較薄、脂肪與心室不易區(qū)分的心室中部層面以及心室沒有完全被心肌包圍的心室底部。有效的心室定位及分割將可更精確計(jì)算出左心室體積。(3)右心室有效自動(dòng)定位。針對右心室圖像信噪比低、對比度低、右心室結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點(diǎn),我們首先采用各向異性去噪算法對圖像進(jìn)行預(yù)處理以提高圖像質(zhì)量；基于電影磁共振圖像中右心室在左心室左邊的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),綜合利用各種算法提出了一種全自動(dòng)定位右心室的方法。2.一種自動(dòng)化提取磁共振造影劑成像中信號并用以擬合計(jì)算造影劑弛豫時(shí)間的方法這部分工作是受到心室分割啟發(fā),綜合利用各種算法所做的一項(xiàng)應(yīng)用工作。造影劑能夠提高組織間的圖像對比度,廣泛應(yīng)用于磁共振成像中。MRI中的縱向弛豫時(shí)間(T1)和橫向弛豫時(shí)間(T2)影響著圖像的對比度,因此了解MRI中的造影劑樣品中的T1和T2對臨床診斷和生物學(xué)應(yīng)用都具有十分重要的意義。T1和T2的測量能夠用現(xiàn)有的一些圖像處理軟件在T1或T2的圖像手動(dòng)選取感興趣區(qū)(ROI完成)。一般來說,一張圖像中往往包含很多個(gè)測試樣品,人工手動(dòng)測量過程非常耗時(shí),并且對于ROI中心點(diǎn)定位存在不準(zhǔn)確和不一致的問題；此外,在ROI信號提取后有可能還需要利用其它軟件,比如Origin軟件做非線性擬合。針對上述問題,我們提出一種新的方法。該方法首先可以完成圖像中造影劑樣品的自動(dòng)識別；通過自動(dòng)定位樣品中心點(diǎn)、自動(dòng)計(jì)算樣品試管半徑大小實(shí)現(xiàn)ROI的自動(dòng)選��；然后,計(jì)算ROI內(nèi)像素信號平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差；最后,對自動(dòng)化提取的信號做非線性擬合,準(zhǔn)確快速高效地計(jì)算出造影劑的T1和T2值。
【關(guān)鍵詞】：心臟電影磁共振圖像 左心室項(xiàng)部和底部 右心室 造影劑 縱向和橫向弛豫時(shí)間(T1和T2) 自動(dòng)分割量化 精確高效
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要6-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 緒論16-18
• 第二章 心臟磁共振圖像分割18-34
• 2.1 心室分割研究背景18-19
• 2.2 心室分割研究現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)19-21
• 2.3 心室分割研究目標(biāo)及創(chuàng)新21-22
• 2.4 心臟結(jié)構(gòu)及功能22-23
• 2.5 心臟磁共振成像技術(shù)23-28
• 2.5.1 心電門控技術(shù)23
• 2.5.2 屏氣技術(shù)23-24
• 2.5.3 心臟成像技術(shù)24-26
• 2.5.4 圖像采集26-28
• 2.6 心臟磁共振圖像心室分割算法綜述28-32
• 2.7 心室體積計(jì)算方法32-34
• 第三章 基于時(shí)空連續(xù)性和心肌強(qiáng)度的左心室全自動(dòng)分割(LV-FAST)34-51
• 3.1 數(shù)據(jù)35
• 3.2 經(jīng)典算法回顧及改進(jìn)35-39
• 3.2.1 霍夫變換及改進(jìn)35-37
• 3.2.2 區(qū)域生長及改進(jìn)37-39
• 3.3 LV-FAST方法介紹39-44
• 3.3.1 左心室初步定位及分割40-41
• 3.3.2 心室頂部估計(jì)和底部分割41-44
• 3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)44
• 3.5 統(tǒng)計(jì)方法44
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果44-49
• 3.7 討論與小結(jié)49-51
• 第四章 基于長軸信息和“NECK”算子的左心室自動(dòng)分割(LV-ASLAN)51-61
• 4.1 數(shù)據(jù)52
• 4.2 方法52-56
• 4.2.1 融合長軸信息定義左心室頂部和底部53-55
• 4.2.2 基于“Neck”算子的左心室分割55-56
• 4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)56-57
• 4.4 統(tǒng)計(jì)方法57
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果57-58
• 4.6 討論與小結(jié)58-61
• 第五章 基于短軸圖像的右心室全自動(dòng)定位(RV-AID)61-69
• 5.1 數(shù)據(jù)61-62
• 5.2 受圖像驅(qū)使的RV全自動(dòng)定位方法62-66
• 5.2.1 初始感興趣區(qū)(ROI)定義62-63
• 5.2.2 圖像去噪增強(qiáng)63-64
• 5.2.3 基于最大類間方差法(OTSU)的圖像分類64-65
• 5.2.4 去除細(xì)小區(qū)域65
• 5.2.5 計(jì)算質(zhì)心,找出與左心室中心最小距離表示的區(qū)域65
• 5.2.6 右心室全自動(dòng)定位65-66
• 5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果66-67
• 5.4 討論與小結(jié)67-69
• 第六章 全自動(dòng)提取磁共振造影劑圖像信號并擬合其弛豫時(shí)間69-82
• 6.1 背景及原理69-73
• 6.1.1 磁共振造影劑69-70
• 6.1.2 成像序列70-72
• 6.1.3 研究現(xiàn)狀72-73
• 6.1.4 研究目標(biāo)73
• 6.2 數(shù)據(jù)73-74
• 6.3 方法74-78
• 6.3.1 自動(dòng)化識別樣品并定位中心75-76
• 6.3.2 自動(dòng)提取ROI信號76
• 6.3.3 非線性擬合計(jì)算造影劑T1和T2值76-78
• 6.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)78
• 6.5 統(tǒng)計(jì)方法78
• 6.6 結(jié)果78-80
• 6.7 討論與總結(jié)80-82
• 第七章 總結(jié)與展望82-84
• 參考文獻(xiàn)84-93
• 致謝93-95
• 個(gè)人簡歷95-96
• 附錄96

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