心脏核磁共振图像左心室底层组织分割方法

发布时间：2018-10-08 11:48

【摘要】：提出了一种基于局部灰度聚类(LIC)模型和分水岭算法的心脏核磁共振成像(MRI)图像左心室底层组织分割方法.首先,使用LIC模型对图像进行初步分割,提取出图像中的组织和器官;然后,使用分水岭算法弥补粘连的不同组织或器官之间缺失的边界,将其分开,人工选取种子点进行区域生长初步提取左心室;最后,利用左心室形状特征的先验知识判断提取的左心室中是否包含主动脉,若包含则去除主动脉,得到精确的左心室分割结果.实验结果表明,该方法能有效去除心脏MRI图像上左心室底层存在的弱边界和边缘泄露的影响,得到准确的左心室底层组织分割结果.
[Abstract]:Based on local gray clustering (LIC) model and watershed algorithm, a method for substratum tissue segmentation of left ventricle in cardiac magnetic resonance imaging (MRI) image is proposed. First, the LIC model is used to segment the image and extract the tissues and organs from the image. Then, the watershed algorithm is used to make up the missing boundary between the different tissues or organs. Artificial seed points were selected for regional growth to extract the left ventricle. Finally, the priori knowledge of left ventricular shape characteristics was used to determine whether the extracted left ventricle contained aorta or not, and if so, to remove the aorta. Accurate results of left ventricular segmentation were obtained. The experimental results show that this method can effectively remove the influence of weak boundary and edge leakage on the left ventricular bottom layer on MRI images, and obtain accurate results of left ventricular bottom tissue segmentation.
【作者单位】： 东北大学中荷生物医学与信息工程学院;东北大学医学影像计算教育部重点实验室;东北大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61374015,61202258,61302012) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110042120037) 中央高校基本科研业务费探索导向重点项目(N110219001) 辽宁省自然科学基金资助项目(201102067)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2256631