基于CT圖像的左心室建模及參數(shù)統(tǒng)計分析
本文關鍵詞: 心臟CT圖像 左心室點分布模型 動態(tài)參數(shù) 統(tǒng)計分析 出處:《浙江工業(yè)大學》2012年碩士論文 論文類型:學位論文
【摘要】:左心室的泵血功能維持著人體的血液循環(huán),因而對左心室的運動分析可以輔助診斷心臟疾病。通過醫(yī)學圖像建立左心室三維模型,然后基于模型來分析左心室的運動狀態(tài)和評價心室功能成為近年來的研究熱點,而通過對反映心室局部功能的動態(tài)參數(shù)進行統(tǒng)計分析可以實現(xiàn)疾病的早期診斷和治療,因此相關的研究工作尤為重要。 心臟的CT圖像是臨床診斷的重要手段與依據(jù),圖像中左心室內(nèi)外壁輪廓為不規(guī)則橢圓,且造影時由于左心房對左心室的遮擋使心室內(nèi)外壁輪廓不閉合,因此,單純基于灰度對圖像進行搜索和匹配建模的方法并不適合心臟的CT圖像,F(xiàn)有的文獻中缺乏針對心臟CT圖像的心臟運動分析研究成果,并且缺少對心臟的動態(tài)參數(shù)統(tǒng)計分類心臟疾病的研究。本文基于心臟CT圖像進行了左心室建模,提取了左心室的動態(tài)參數(shù),并對動態(tài)參數(shù)做了統(tǒng)計分析來評價心臟功能。 本文主要的工作如下: 1.提出了一種基于心臟CT圖像建立左心室點分布模型的方法。該方法主要包括手動分割,點云獲取,NURBS表面擬合,重采樣和點云匹配這五個步驟。其中根據(jù)左心室的解剖結構和心肌分布的特點對手動分割進行了輪廓標記的優(yōu)化,并且根據(jù)控制點的分布特征對NURBS擬合進行了點序列的優(yōu)化,以物理相位時間劃分為依據(jù),可以得到7個主要相位時刻的左心室點分布模型。 2.針對得到的左心室點分布模型,提取了左心室心肌扭轉角度和扭轉角速度兩個動態(tài)參數(shù),并且計算了心肌速度,加速度,扭轉角及扭轉角速度這幾個參數(shù)在不同物理相位時刻的值。 3.將點分布模型中計算出的左心室動態(tài)參數(shù)與臨床上統(tǒng)計的范圍值作對比,根據(jù)臨床上的運動異常狀態(tài)分析左心室運動情況。并且由于數(shù)據(jù)源對于心臟是否病變存在缺失,,因此引入了無監(jiān)督的聚類方法對動態(tài)參數(shù)進行統(tǒng)計分類,分析了心臟運動異常的疑似區(qū)域。
[Abstract]:The pump function of the left ventricle maintains the blood circulation of the human body, so the motion analysis of the left ventricle can assist in the diagnosis of heart disease. Then it is a hot topic to analyze the motion state of left ventricle and evaluate ventricular function based on the model. The early diagnosis and treatment of the disease can be realized by statistical analysis of dynamic parameters reflecting the regional function of the left ventricle. Therefore, the relevant research work is particularly important. The CT image of the heart is an important method and basis for clinical diagnosis. The contour of the left ventricular wall is irregular ellipse in the image, and the contour of the inner and outer wall of the left ventricle is not closed because of the occlusion of the left atrium to the left ventricle. The method of searching and matching the image based on gray level is not suitable for the CT image of the heart. In this paper, the left ventricular model is established based on the CT images of the heart, and the dynamic parameters of the left ventricle are extracted, and the dynamic parameters are statistically analyzed to evaluate the heart function. The main work of this paper is as follows:. 1. A method of establishing a left ventricular point distribution model based on cardiac CT image is proposed, which includes manual segmentation, point cloud acquisition, and surface fitting of Nurbs. Resampling and point cloud matching are five steps. According to the anatomical structure of left ventricle and the characteristics of myocardial distribution, the manual segmentation is optimized by contour marking, and the point sequence of NURBS fitting is optimized according to the distribution characteristics of control points. Based on the physical phase time division, the distribution model of left ventricular points at 7 main phase times can be obtained. 2. Two dynamic parameters of left ventricular torsion angle and torsion angular velocity were extracted according to the model of left ventricular point distribution, and the myocardial velocity and acceleration were calculated. The values of torsion angle and torsional angular velocity at different physical phase time. 3. The dynamic parameters of the left ventricle calculated in the point distribution model were compared with the range values of the clinical statistics, and the left ventricular motion was analyzed according to the abnormal state of the clinical motion. So the unsupervised clustering method is introduced to classify the dynamic parameters and analyze the suspected areas of abnormal cardiac motion.
【學位授予單位】:浙江工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2012
【分類號】:R814.42
【參考文獻】
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本文編號:1543271
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