心臟疾病是目前威脅人類健康的最重要疾病之一,是人類健康和生命的頭號殺手,而且隨著各種因素的影響其發(fā)病率依然呈上升趨勢。如今,心臟磁共振影像可以為心臟提供結(jié)構(gòu)和功能全方位的信息,已經(jīng)成為心臟疾病診斷與治療重要的工具。大量的理論研究和臨床實驗表明,心臟疾病與心室心房的形狀變化、心肌的運動狀況等有著直接聯(lián)系。基于圖像序列魯棒地檢測心臟的動力學參數(shù)(如位移場,應變場),對于提高心臟疾病的早期確診率和治療效果至關重要。本文主要研究同時獲取心臟多參數(shù)動態(tài)圖像序列和從圖像序列中魯棒提取心肌運動變形問題。由于傳統(tǒng)的磁共振多參數(shù)定量成像的時間過長并且成像質(zhì)量易受到患者呼吸的影響,因此本文選擇成像時間更短的磁共振指紋成像技術進行多參數(shù)圖像重建。磁共振指紋成像技術在偽隨機成像參數(shù)不同的狀態(tài)下可以為各組織弛豫時間的每個體素創(chuàng)建唯一的時間信號。有別于傳統(tǒng)重建方法提取混合參數(shù)圖的圖像特征的重建思路,本文提出的Transformer網(wǎng)絡可以直接對指紋序列進行映射,實現(xiàn)了從高度欠采樣的圖像序列中分離重建出組織參數(shù)圖像。該方法通過編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了序列對序列的重建,其中一次正向的傳播便可逐個得到整個目標序列的預測...

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 心臟及其功能的概述
    1.2 MRI成像技術
        1.2.1 MRI原理
        1.2.2 心臟MRI成像技術
    1.3 MRF成像技術
        1.3.1 MRF成像原理
        1.3.2 MRF圖像重建
    1.4 運動分析研究現(xiàn)狀
    1.5 本文的研究內(nèi)容
2 心臟圖像重建以及運動分析的方法
    2.1 左心室模型的重建技術
        2.1.1 左心室重建的發(fā)展
        2.1.2 左心室的分割
        2.1.3 特征點追蹤
    2.2 心臟運動力學的模型
        2.2.1 基于變形的力學模型
        2.2.2 基于生物的連續(xù)介質(zhì)力學模型
    2.3 左心室的幾何表達
        2.3.1 基于B樣條和無網(wǎng)格的幾何模型
        2.3.2 有限元模型
    2.4 本章小結(jié)
3 基于Transformer的MRF圖像重建
    3.1 引言
        3.1.1 MRF的傳統(tǒng)重建方法
        3.1.2 MRF的深度學習方法
    3.2 基于Transformer方法的重建模型
        3.2.1 算法框架設計
        3.2.2 MRF重建網(wǎng)絡的訓練與測試
    3.3 驗證實驗設計
    3.4 實驗結(jié)果與討論
    3.5 本章小結(jié)
4 基于圖全變分的心臟運動分析框架
    4.1 基于圖全變分的心臟運動最小化模型
        4.1.1 圖全變分
        4.1.2 凸優(yōu)化問題的計算
    4.2 驗證實驗設計
    4.3 結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
作者簡介及研究成果



本文編號：3939477