磁共振图像全自动分割量化方法研究

发布时间：2017-05-15 12:10

  本文关键词：磁共振图像全自动分割量化方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：磁共振成像中有很多图像都需要量化分析。传统的分析需要手动完成,其效率低且个体差异大。考虑到传统量化分析方法的不足,本论文研究了磁共振图像全自动分割量化方法,分两个方面：1.基于电影磁共振图像的心室自动分割方法研究；2.一种全自动量化造影剂弛豫时间的方法,该方法是在心室全自动分割算法研究中受到启发提出的。1.基于电影心脏磁共振图像的心室自动分割近年来,心脏疾病发病率和死亡逐年增高。借助影像技术精确检测、评价心脏疾病是临床诊断心脏病、制定治疗方案以及判断预后的常规辅助手段。基于磁共振心脏电影短轴图像的左右心室的定量分割,能够对左右心室体积及其变化过程进行快速精确的测量,在此基础上还可以进一步计算与心室体积定量相关的各种心脏的功能参数,比如：射血分数、心输出量、峰值射出比率、充盈比率等,这是一项具有重要临床意义的研究。传统的心室分割是由有经验的放射科医生执行的,他们借助软件绘制工具在医学图像上对心室进行手动绘制。该方法不仅主观性强,而且繁琐、耗时；更重要的是,这种手绘方法通常只是针对收缩末期及舒张末期的心室,只定量分析与这两个时相有关的心脏功能参数(比如：左心室每搏输出量和射血分数),这样就导致大部分的心脏数据(通常90%以上)没有得到有效利用,心室体积在心脏搏动周期内的变化情况(比如：心室充盈曲线)等更多的心脏功能信息便无法得知。因此,借助于计算机图像分割算法、替代人工全自动分割心室对全面定量分析心脏的功能参数是十分重要的。近十多年来,世界很多研究小组都致力于这项工作的研究。迄今为止,由于左心室心肌较厚,且与血液的对比度高,因此左心室的自动分割技术已经较为成熟。总的来说,左心室自动分割算法有基于模型和仅仅受图像驱使两方面。这些分割技术结合了边缘探测、边缘追踪、区域增长等传统方法以及数学形态学、水平集等近几年热衷的算法,能较好地描绘了心室中部边缘。然而,这些算法在分割左心室底部等不规则形状时存在着不足。要想获得期望的精确度,还需要大量的用户交互。相比左心室而言,右心室心肌薄、形状不规则；心室内结构复杂,且与心肌外部脂肪不易分清。右心室的复杂结构加大了右心室自动定位和分割的难度。迄今为止,右心室算法不太多并且不太成熟,尤其当小梁肌、乳头肌等大量出现在心室内部甚至阻断心室内部时,传统的右心室分割算法往往失效。针对上述问题,我们在左心室全自动精确分割和右心室复杂结构分割开展了如下工作：(1)基于心脏电影短轴图像的左心室全自动分割方法。本工作的创新在于利用心脏短轴电影图像的时空连续性自动定位左心室底部和顶部；并提出一种方法可自动估计心室底部层面心肌的弧长以及信号强度,并以心肌弧长和信号强度信息作为判断心肌最底部的标准,从而实现基于短轴图像的左心室全自动分割。(2)基于长轴信息和“neck"算子的左心室自动分割。由于短轴图像的空间分辨率较低,所以仅仅依靠短轴图像来估计左心室体积等功能参数还不够精确。于是,我们结合分辨率较高的心脏两腔和四腔长轴图像,将长轴位图像上的心尖点和心室底部平面通过线性变换映射到短轴图像中；在精确实现心室顶部和底部定位后,我们提出“neck””算子对心室错误分割区域进行校正：这些区域主要出现在流出道、心肌较薄、脂肪与心室不易区分的心室中部层面以及心室没有完全被心肌包围的心室底部。有效的心室定位及分割将可更精确计算出左心室体积。(3)右心室有效自动定位。针对右心室图像信噪比低、对比度低、右心室结构复杂等特点,我们首先采用各向异性去噪算法对图像进行预处理以提高图像质量；基于电影磁共振图像中右心室在左心室左边的结构特点,综合利用各种算法提出了一种全自动定位右心室的方法。2.一种自动化提取磁共振造影剂成像中信号并用以拟合计算造影剂弛豫时间的方法这部分工作是受到心室分割启发,综合利用各种算法所做的一项应用工作。造影剂能够提高组织间的图像对比度,广泛应用于磁共振成像中。MRI中的纵向弛豫时间(T1)和横向弛豫时间(T2)影响着图像的对比度,因此了解MRI中的造影剂样品中的T1和T2对临床诊断和生物学应用都具有十分重要的意义。T1和T2的测量能够用现有的一些图像处理软件在T1或T2的图像手动选取感兴趣区(ROI完成)。一般来说,一张图像中往往包含很多个测试样品,人工手动测量过程非常耗时,并且对于ROI中心点定位存在不准确和不一致的问题；此外,在ROI信号提取后有可能还需要利用其它软件,比如Origin软件做非线性拟合。针对上述问题,我们提出一种新的方法。该方法首先可以完成图像中造影剂样品的自动识别；通过自动定位样品中心点、自动计算样品试管半径大小实现ROI的自动选取；然后,计算ROI内像素信号平均值和标准偏差；最后,对自动化提取的信号做非线性拟合,准确快速高效地计算出造影剂的T1和T2值。
【关键词】：心脏电影磁共振图像 左心室项部和底部 右心室 造影剂 纵向和横向弛豫时间(T1和T2) 自动分割量化 精确高效
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要6-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 绪论16-18
• 第二章 心脏磁共振图像分割18-34
• 2.1 心室分割研究背景18-19
• 2.2 心室分割研究现状及挑战19-21
• 2.3 心室分割研究目标及创新21-22
• 2.4 心脏结构及功能22-23
• 2.5 心脏磁共振成像技术23-28
• 2.5.1 心电门控技术23
• 2.5.2 屏气技术23-24
• 2.5.3 心脏成像技术24-26
• 2.5.4 图像采集26-28
• 2.6 心脏磁共振图像心室分割算法综述28-32
• 2.7 心室体积计算方法32-34
• 第三章 基于时空连续性和心肌强度的左心室全自动分割(LV-FAST)34-51
• 3.1 数据35
• 3.2 经典算法回顾及改进35-39
• 3.2.1 霍夫变换及改进35-37
• 3.2.2 区域生长及改进37-39
• 3.3 LV-FAST方法介绍39-44
• 3.3.1 左心室初步定位及分割40-41
• 3.3.2 心室顶部估计和底部分割41-44
• 3.4 实验设计44
• 3.5 统计方法44
• 3.6 实验结果44-49
• 3.7 讨论与小结49-51
• 第四章 基于长轴信息和“NECK”算子的左心室自动分割(LV-ASLAN)51-61
• 4.1 数据52
• 4.2 方法52-56
• 4.2.1 融合长轴信息定义左心室顶部和底部53-55
• 4.2.2 基于“Neck”算子的左心室分割55-56
• 4.3 实验设计56-57
• 4.4 统计方法57
• 4.5 实验结果57-58
• 4.6 讨论与小结58-61
• 第五章 基于短轴图像的右心室全自动定位(RV-AID)61-69
• 5.1 数据61-62
• 5.2 受图像驱使的RV全自动定位方法62-66
• 5.2.1 初始感兴趣区(ROI)定义62-63
• 5.2.2 图像去噪增强63-64
• 5.2.3 基于最大类间方差法(OTSU)的图像分类64-65
• 5.2.4 去除细小区域65
• 5.2.5 计算质心,找出与左心室中心最小距离表示的区域65
• 5.2.6 右心室全自动定位65-66
• 5.3 实验设计与结果66-67
• 5.4 讨论与小结67-69
• 第六章 全自动提取磁共振造影剂图像信号并拟合其弛豫时间69-82
• 6.1 背景及原理69-73
• 6.1.1 磁共振造影剂69-70
• 6.1.2 成像序列70-72
• 6.1.3 研究现状72-73
• 6.1.4 研究目标73
• 6.2 数据73-74
• 6.3 方法74-78
• 6.3.1 自动化识别样品并定位中心75-76
• 6.3.2 自动提取ROI信号76
• 6.3.3 非线性拟合计算造影剂T1和T2值76-78
• 6.4 实验设计78
• 6.5 统计方法78
• 6.6 结果78-80
• 6.7 讨论与总结80-82
• 第七章 总结与展望82-84
• 参考文献84-93
• 致谢93-95
• 个人简历95-96
• 附录96

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