本文關鍵詞： 腎臟感興趣區(qū) Gates法 水平集 邊緣檢測函數(shù) 腎小球濾過率　出處：《生物醫(yī)學工程學雜志》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：腎小球濾過率(GFR)是評估腎臟功能的重要指標,可采用腎動態(tài)顯像聯(lián)合Gates法計算獲得。針對GFR計算問題,本文提出一種計算機斷層(CT)圖像輔助的腎動態(tài)圖像感興趣區(qū)(ROI)自動檢測方法,以實現(xiàn)客觀準確的GFR計算。該方法首先獲得CT冠狀面投影圖像與單光子發(fā)射計算機斷層成像(SPECT)的增強合成圖像,完成雙模態(tài)圖像配準后,采用改進的水平集方法實現(xiàn)腎臟ROI的自動檢測并獲取本底ROI,最后利用Gates法計算GFR值。經(jīng)臨床數(shù)據(jù)驗證,該方法能夠自動完成腎臟GFR值計算,所得結(jié)果與臨床報告一致。該方法在消除人工勾畫環(huán)節(jié)的同時,還能提高ROI檢測的準確性和穩(wěn)定性,尤其有利于腎功能嚴重受損時的GFR計算。
[Abstract]:Glomerular filtration rate (GFR) is an important index to evaluate renal function, which can be calculated by renal dynamic imaging combined with Gates method. This paper presents an automatic method for detecting the region of interest (ROI) in dynamic renal images by computer tomography (CT) images. In order to realize objective and accurate GFR calculation, the enhanced composite images of CT coronal projection image and single photon emission computed tomography (SPECT) are obtained firstly. The improved level set method was used to realize the automatic detection of renal ROI and the background ROI was obtained. Finally, the Gates method was used to calculate the GFR value, which was verified by clinical data. This method can calculate the GFR value of kidney automatically, and the result is consistent with the clinical report. This method can not only eliminate the artificial sketching, but also improve the accuracy and stability of ROI detection. In particular, it is beneficial to the calculation of GFR when renal function is seriously damaged.
【作者單位】： 四川大學電氣信息學院自動化系;上海交通大學醫(yī)學院附屬仁濟醫(yī)院核醫(yī)學科;
【基金】：國家自然科學基金(81201146)
【分類號】：R692;TP391.41
【正文快照】： 引言腎臟疾病是威脅人類健康的重要疾病之一。當前,中國僅慢性腎病患者人數(shù)就已接近1.2億,慢性腎病發(fā)病率約為10.8%,其中腎小球疾病是導致終末期腎病的最常見病因[1]。腎小球濾過率(glo-merular filtration rate,GFR)被認為是評價腎功能的最佳指標,其定義為單位時間內(nèi)經(jīng)雙腎濾

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