基于四维影像的左心室功能评估及先心病智能辅助诊断的研究

发布时间：2017-10-21 02:19

  本文关键词：基于四维影像的左心室功能评估及先心病智能辅助诊断的研究

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【摘要】：先天性心脏病由胎儿时期心血管发育异常所致，为最常见的儿童心脏疾病。影像学上，医务人员根据切片图像提供的心脏结构定性分析诊断先心病，在此基础上，，建立不同病理缺陷的定量指标能减少诊断过度依赖医务人员的经验，提高诊断精度。左心室功能评估对于先心病的预前诊断、治疗方案的选择、预后分析具有重要作用，传统的心功能评估参数受个体因素影响较大，灵敏度低。基于此，本文建立了基于左心室时间-容积曲线的形态变化规律来评估左心室功能及辅助诊断先心病的方法，搭建了一个三维医学图像处理平台，旨在实现自动的、准确的左心室功能评估和先心病的计算机辅助诊断。 根据心动周期中左心室容积随时间变化的规律建立一种新的评估左心室功能的方法，并验证其有效性。通过研究复杂先心病法洛四联症患者和正常对照组R-R间期21个时相下的四维心脏CT图像，利用基于配准的全心分割方法提取左心室三维轮廓，采用轮廓线内的像素空间信息计算全时相下的左心室的容积，并绘制成左心室时间-容积曲线。通过研究表明所有正常组左心室的时间-容积曲线具有相同的形态，法洛四联症组左心室的时间-容积曲线的形态与正常组相比具有明显的差异，据此提出了基于左心室时间-容积曲线的形态变化规律来评估左心室功能的方法。 采用基于AR模型参数结合距离测度的曲线相似度聚类方法，建立一种根据时间-容积曲线的形态规律实现先心病智能辅助诊断的方法。线性归一化左心室时间-容积曲线后，利用AR模型将曲线参数化，采用模板和样本之间的AR模型参数的欧氏距离衡量曲线的相似度，根据相似度的大小对曲线进行聚类分析，给出诊断结果。在研究比较基于欧氏距离、豪斯道夫距离、动态时间规整算法的曲线相似度聚类方法的基础上，从诊断准确率和时效性验证该方法的可行性。 基于VTK、ITK技术平台结合MFC编程，开发了一个具有四维心脏CT图像的配准分割、心脏的三维重建、左心室功能自动评估、先心病智能辅助诊断等功能的三维医学图像处理系统平台，旨在提供针对心功能评价和先心病的计算机智能化辅助诊断的特定的医学图像处理系统。
【关键词】：心功能评估 先心病 智能辅助诊断
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41;R725.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 研究背景与意义10-12
• 1.2 先心病的影像学诊断现状12-14
• 1.3 左心室功能评估方法现状14-15
• 1.4 基于曲线相似度的聚类方法综述15-17
• 1.5 先心病智能辅助诊断系统的技术平台概述17-18
• 1.6 研究内容与组织结构18-20
• 1.6.1 本文研究内容18-19
• 1.6.2 论文组织结构19-20
• 第二章 基于时间-容积曲线的左心室功能评估20-32
• 引言20
• 2.1 四维心脏 CT 图像的采集20
• 2.2 基于时间-容积曲线的左心室功能评估方法20-24
• 2.2.1 基于配准的心脏分割方法20-23
• 2.2.2 左心室容积计算方法23-24
• 2.2.3 左心室功能评估参数的计算方法24
• 2.3 结果与讨论24-31
• 2.3.1 左心室容积计算方法的准确性验证24-25
• 2.3.2 正常组左心室时间-容积曲线的形态变化规律25-27
• 2.3.3 法洛四联症组左心室时间-容积曲线的形态变化规律27-28
• 2.3.4 左心室功能评估参数结果28-30
• 2.3.5 分析与讨论30-31
• 本章小结31-32
• 第三章 先心病智能辅助诊断方法的研究32-46
• 引言32
• 3.1 基于曲线相似度聚类的先心病诊断原理概述32-37
• 3.1.1 基于 Euclidean 距离的曲线相似度聚类原理32-33
• 3.1.2 基于 Hausdorff 距离的曲线相似度聚类原理33-34
• 3.1.3 基于 DTW 算法的曲线相似度聚类原理34-36
• 3.1.4 基于 AR 模型的曲线相似度聚类原理36-37
• 3.2 基于曲线相似度聚类的先心病智能辅助诊断方法37-38
• 3.3 结果与讨论38-45
• 3.3.1 四种算法诊断先心病的结果及其比较38-43
• 3.3.2 分析与讨论43-45
• 本章小结45-46
• 第四章 先心病智能辅助诊断平台的构建46-62
• 引言46
• 4.1 VTK 与 MFC 联合编程的工程环境配置46-48
• 4.1.1 MFC 简介46-47
• 4.1.2 CMake 简介47
• 4.1.3 VTK 与 MFC 联合编程的环境配置方法47-48
• 4.2 VTK 的架构与运行原理48-49
• 4.3 VTK 在 MFC 下的三维体绘制49-52
• 4.3.1 VTK 光线投影算法原理49-50
• 4.3.2 VTK 光线投影法在 MFC 下的实现50-52
• 4.4 VTK 在 MFC 下的正交面显示52-54
• 4.5 先心病智能辅助诊断平台的模块与功能54-55
• 4.6 结果与讨论55-61
• 4.6.1 光线投影法合成体绘制算法结果55-57
• 4.6.2 光线投影法最大密度投影算法结果57-59
• 4.6.3 心脏 CT 图像切片的三维正交面显示59
• 4.6.4 先心病智能辅助诊断平台的界面与操作59-61
• 本章小结61-62
• 总结与展望62-64
• 工作总结62-63
• 工作展望63-64
• 参考文献64-69
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果69-70
• 致谢70-71
• 附件71

【参考文献】

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本文编号：1070715