發(fā)布時間：2017-09-07 06:48

  本文關(guān)鍵詞：超聲心動圖散斑踉蹤技術(shù)及其應(yīng)用研究

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【摘要】：超聲醫(yī)學(xué)是醫(yī)學(xué)、聲學(xué)和電子信息工程技術(shù)相結(jié)合的一門學(xué)科,超聲檢查以其無痛苦、無損傷、無輻射、快捷、方便、實時等特點在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)臨床診斷中占有非常重要的地位。超聲散斑跟蹤(Speckle tracking)技術(shù),是近年發(fā)展起來的一項臨床醫(yī)學(xué)應(yīng)用前景廣闊的醫(yī)學(xué)超聲成像技術(shù)。該技術(shù)利用超聲成像固有的屬性--散斑(Speckle)信息,在心臟心肌壁中選擇臨床醫(yī)生感興趣的區(qū)域(ROI),在整個心動周期內(nèi),跟蹤和記錄每幀超聲圖像上ROI區(qū)域內(nèi)心肌組織上的散斑或散斑模式位置和運動。通過計算ROI區(qū)域內(nèi)散斑的運動軌跡,定量分析心肌組織運動的位移、應(yīng)變、應(yīng)變率、速度以及左心室的扭轉(zhuǎn)角度等心肌運動參數(shù)；通過獲取的參數(shù),為臨床醫(yī)生整體和局部評價心肌功能提供定量依據(jù),克服了心肌多普勒成像技術(shù)角度依賴性的缺陷,具有更大的優(yōu)越性。本課題由兩大部分組成,前半部分對散斑跟蹤技術(shù)進行了較為系統(tǒng)的研究與闡述,并提出并實現(xiàn)了一種新型的散斑跟蹤方法—魯棒自適應(yīng)散斑跟蹤方法(Robust Adaptive Speckle Tracking,RATracking方法)；后半部分將RATracking方法應(yīng)用于超聲心動圖的定量分析中,實現(xiàn)了左心室徑向應(yīng)變和扭轉(zhuǎn)角度的計算,并通過仿真的超聲圖像序列對方法進行了驗證,并將RATracking方法初步應(yīng)用在臨床的左心室短軸圖像的徑向應(yīng)變、扭轉(zhuǎn)角度的計算上。魯棒自適應(yīng)散斑跟蹤方法,為了提高傳統(tǒng)塊匹配方法的魯棒性,借鑒光流場散斑跟蹤技術(shù)解決光流約束方程孔徑效應(yīng)的方法,給傳統(tǒng)的塊匹配方法施加空間平滑性約束。另外,傳統(tǒng)的塊匹配跟蹤誤差積累導(dǎo)致散斑跟蹤方法跟蹤精度不夠理想,為了避免傳統(tǒng)塊匹配跟蹤誤差的幀間積累,RATracking方法引入自適應(yīng)卡爾曼濾波技術(shù)以最終實現(xiàn)高精度的超聲心動圖散斑跟蹤。方法確立了菱形搜索、SAD匹配準則、空間平滑性約束、自適應(yīng)卡爾曼濾波更新參考塊的技術(shù)路線。該方法有著較高的跟蹤精度、良好的魯棒性、且計算處理效率滿足能夠臨床應(yīng)用需求。應(yīng)變的測量是一種無創(chuàng)的,定量評價心肌功能以及其收縮性的超聲心動圖檢查新技術(shù),對及早的發(fā)現(xiàn)心肌功能疾病有很高的敏感性,在心血管疾病許多方面都有著很重要的臨床需求,包括早期發(fā)現(xiàn)不同病因的冠心病等心臟疾病。不同心肌節(jié)段的收縮應(yīng)變代表著心肌組織局部的收縮功能,所以心肌組織的應(yīng)變是一個定量的直觀的評價心臟收縮功能的指標,不受周圍心肌組織和心臟整體運動的影響。本課題基于RATracking方法,實現(xiàn)了對心肌內(nèi)膜、外膜上成對ROI區(qū)域的跟蹤,進而實現(xiàn)了超聲心動圖的心肌徑向應(yīng)變的測量。心肌的扭轉(zhuǎn)是表現(xiàn)心肌組織整體運動功能變化的敏感指標,心尖部位的旋轉(zhuǎn)跟左心室的收縮有關(guān),而心底部的解旋主要與左心室的舒張有關(guān)。臨床研究發(fā)現(xiàn)左心室扭轉(zhuǎn)運動的扭轉(zhuǎn)角度、扭轉(zhuǎn)力矩等參數(shù)與心肌組織纖維的收縮力成正相關(guān),對左心室的局部或者全局病變相當敏感,是一個比射血分數(shù)等傳統(tǒng)指標更可靠、可早期反映左心室收縮功能變化的重要指標,有著廣泛的臨床應(yīng)用。本課題主要研究了左心室扭轉(zhuǎn)力矩計算中一個非常重要的環(huán)節(jié),即基于RATracking方法實現(xiàn)了左心室扭轉(zhuǎn)角度的測量。
【關(guān)鍵詞】：超聲心動圖 散斑跟蹤 徑向應(yīng)變 扭轉(zhuǎn)角度
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R540.45
【目錄】：

• 中文摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 符號說明12-13
• 第1章 緒論13-16
• 1.1 課題的來源和背景13-14
• 1.2 課題研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)14-15
• 1.3 課題的創(chuàng)新點15-16
• 第2章 超聲心動圖散斑跟蹤技術(shù)16-31
• 2.1 引言16-17
• 2.2 散斑跟蹤技術(shù)的物理基礎(chǔ)17-21
• 2.2.1 醫(yī)學(xué)超聲成像原理17-18
• 2.2.2 散斑與散斑模式的形成18-20
• 2.2.3 散斑跟蹤技術(shù)應(yīng)用于超聲心動圖的可行性20-21
• 2.3 超聲心動圖散斑跟蹤技術(shù)的應(yīng)用21-23
• 2.3.1 軟組織運動估計21-22
• 2.3.2 血流估計22
• 2.3.3 超聲彈性成像22-23
• 2.4 塊匹配的散斑跟蹤技術(shù)23-31
• 2.4.1 匹配準則26-27
• 2.4.2 搜索策略27-29
• 2.4.3 圖像塊尺寸和搜索區(qū)域29-30
• 2.4.4 塊匹配的散斑跟蹤技術(shù)小結(jié)30-31
• 第3章 魯棒自適應(yīng)散斑跟蹤方法31-42
• 3.1 引言31-32
• 3.2 魯棒自適應(yīng)散斑跟蹤方法描述32-37
• 3.2.1 空間平滑性約束的塊匹配32-33
• 3.2.2 自適應(yīng)卡爾曼濾波更新參考塊33-34
• 3.2.3 魯棒自適應(yīng)散斑跟蹤方法在散斑跟蹤成像技術(shù)中的應(yīng)用34-37
• 3.3 仿真實驗37-42
• 3.3.1 基于線性系統(tǒng)成像模型的仿真超聲心動圖37-39
• 3.3.2 魯棒自適應(yīng)散斑跟蹤方法的性能仿真39-42
• 第4章 左心室心肌徑向應(yīng)變和扭轉(zhuǎn)角度的計算42-53
• 4.1 引言42-44
• 4.2 心肌徑向應(yīng)變和扭轉(zhuǎn)角度的計算方法描述44-50
• 4.2.1 心肌應(yīng)變計算44-47
• 4.2.2 扭轉(zhuǎn)角度計算47-50
• 4.3 實驗結(jié)果50-53
• 4.3.1 基于超聲心動圖短軸仿真圖像序列的驗證50-51
• 4.3.2 臨床超聲圖像的結(jié)果51-53
• 第5章 結(jié)論與展望53-55
• 參考文獻55-60
• 致謝60-62
• 攻讀碩士期間的研究成果62-63
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表63

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 金震東;消化系統(tǒng)腔內(nèi)超聲臨床應(yīng)用進展[J];中華超聲影像學(xué)雜志;2001年07期

2 劉利;王志剛;任建麗;;二維斑點追蹤成像技術(shù)在心血管疾病中的應(yīng)用進展[J];中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2011年01期

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本文編號：808042