本文關鍵詞：基于四維影像的左心室功能評估及先心病智能輔助診斷的研究

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【摘要】：先天性心臟病由胎兒時期心血管發(fā)育異常所致，為最常見的兒童心臟疾病。影像學上，醫(yī)務人員根據(jù)切片圖像提供的心臟結構定性分析診斷先心病，在此基礎上，，建立不同病理缺陷的定量指標能減少診斷過度依賴醫(yī)務人員的經(jīng)驗，提高診斷精度。左心室功能評估對于先心病的預前診斷、治療方案的選擇、預后分析具有重要作用，傳統(tǒng)的心功能評估參數(shù)受個體因素影響較大，靈敏度低。基于此，本文建立了基于左心室時間-容積曲線的形態(tài)變化規(guī)律來評估左心室功能及輔助診斷先心病的方法，搭建了一個三維醫(yī)學圖像處理平臺，旨在實現(xiàn)自動的、準確的左心室功能評估和先心病的計算機輔助診斷。 根據(jù)心動周期中左心室容積隨時間變化的規(guī)律建立一種新的評估左心室功能的方法，并驗證其有效性。通過研究復雜先心病法洛四聯(lián)癥患者和正常對照組R-R間期21個時相下的四維心臟CT圖像，利用基于配準的全心分割方法提取左心室三維輪廓，采用輪廓線內的像素空間信息計算全時相下的左心室的容積，并繪制成左心室時間-容積曲線。通過研究表明所有正常組左心室的時間-容積曲線具有相同的形態(tài)，法洛四聯(lián)癥組左心室的時間-容積曲線的形態(tài)與正常組相比具有明顯的差異，據(jù)此提出了基于左心室時間-容積曲線的形態(tài)變化規(guī)律來評估左心室功能的方法。 采用基于AR模型參數(shù)結合距離測度的曲線相似度聚類方法，建立一種根據(jù)時間-容積曲線的形態(tài)規(guī)律實現(xiàn)先心病智能輔助診斷的方法。線性歸一化左心室時間-容積曲線后，利用AR模型將曲線參數(shù)化，采用模板和樣本之間的AR模型參數(shù)的歐氏距離衡量曲線的相似度，根據(jù)相似度的大小對曲線進行聚類分析，給出診斷結果。在研究比較基于歐氏距離、豪斯道夫距離、動態(tài)時間規(guī)整算法的曲線相似度聚類方法的基礎上，從診斷準確率和時效性驗證該方法的可行性。 基于VTK、ITK技術平臺結合MFC編程，開發(fā)了一個具有四維心臟CT圖像的配準分割、心臟的三維重建、左心室功能自動評估、先心病智能輔助診斷等功能的三維醫(yī)學圖像處理系統(tǒng)平臺，旨在提供針對心功能評價和先心病的計算機智能化輔助診斷的特定的醫(yī)學圖像處理系統(tǒng)。
【關鍵詞】：心功能評估 先心病 智能輔助診斷
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41;R725.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.2 先心病的影像學診斷現(xiàn)狀12-14
• 1.3 左心室功能評估方法現(xiàn)狀14-15
• 1.4 基于曲線相似度的聚類方法綜述15-17
• 1.5 先心病智能輔助診斷系統(tǒng)的技術平臺概述17-18
• 1.6 研究內容與組織結構18-20
• 1.6.1 本文研究內容18-19
• 1.6.2 論文組織結構19-20
• 第二章 基于時間-容積曲線的左心室功能評估20-32
• 引言20
• 2.1 四維心臟 CT 圖像的采集20
• 2.2 基于時間-容積曲線的左心室功能評估方法20-24
• 2.2.1 基于配準的心臟分割方法20-23
• 2.2.2 左心室容積計算方法23-24
• 2.2.3 左心室功能評估參數(shù)的計算方法24
• 2.3 結果與討論24-31
• 2.3.1 左心室容積計算方法的準確性驗證24-25
• 2.3.2 正常組左心室時間-容積曲線的形態(tài)變化規(guī)律25-27
• 2.3.3 法洛四聯(lián)癥組左心室時間-容積曲線的形態(tài)變化規(guī)律27-28
• 2.3.4 左心室功能評估參數(shù)結果28-30
• 2.3.5 分析與討論30-31
• 本章小結31-32
• 第三章 先心病智能輔助診斷方法的研究32-46
• 引言32
• 3.1 基于曲線相似度聚類的先心病診斷原理概述32-37
• 3.1.1 基于 Euclidean 距離的曲線相似度聚類原理32-33
• 3.1.2 基于 Hausdorff 距離的曲線相似度聚類原理33-34
• 3.1.3 基于 DTW 算法的曲線相似度聚類原理34-36
• 3.1.4 基于 AR 模型的曲線相似度聚類原理36-37
• 3.2 基于曲線相似度聚類的先心病智能輔助診斷方法37-38
• 3.3 結果與討論38-45
• 3.3.1 四種算法診斷先心病的結果及其比較38-43
• 3.3.2 分析與討論43-45
• 本章小結45-46
• 第四章 先心病智能輔助診斷平臺的構建46-62
• 引言46
• 4.1 VTK 與 MFC 聯(lián)合編程的工程環(huán)境配置46-48
• 4.1.1 MFC 簡介46-47
• 4.1.2 CMake 簡介47
• 4.1.3 VTK 與 MFC 聯(lián)合編程的環(huán)境配置方法47-48
• 4.2 VTK 的架構與運行原理48-49
• 4.3 VTK 在 MFC 下的三維體繪制49-52
• 4.3.1 VTK 光線投影算法原理49-50
• 4.3.2 VTK 光線投影法在 MFC 下的實現(xiàn)50-52
• 4.4 VTK 在 MFC 下的正交面顯示52-54
• 4.5 先心病智能輔助診斷平臺的模塊與功能54-55
• 4.6 結果與討論55-61
• 4.6.1 光線投影法合成體繪制算法結果55-57
• 4.6.2 光線投影法最大密度投影算法結果57-59
• 4.6.3 心臟 CT 圖像切片的三維正交面顯示59
• 4.6.4 先心病智能輔助診斷平臺的界面與操作59-61
• 本章小結61-62
• 總結與展望62-64
• 工作總結62-63
• 工作展望63-64
• 參考文獻64-69
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果69-70
• 致謝70-71
• 附件71

【參考文獻】

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本文編號：1070715