一种计算机断层图像辅助的肾动态图像感兴趣区自动检测方法
本文关键词： 肾脏感兴趣区 Gates法 水平集 边缘检测函数 肾小球滤过率 出处：《生物医学工程学杂志》2017年06期 论文类型：期刊论文
【摘要】：肾小球滤过率(GFR)是评估肾脏功能的重要指标,可采用肾动态显像联合Gates法计算获得。针对GFR计算问题,本文提出一种计算机断层(CT)图像辅助的肾动态图像感兴趣区(ROI)自动检测方法,以实现客观准确的GFR计算。该方法首先获得CT冠状面投影图像与单光子发射计算机断层成像(SPECT)的增强合成图像,完成双模态图像配准后,采用改进的水平集方法实现肾脏ROI的自动检测并获取本底ROI,最后利用Gates法计算GFR值。经临床数据验证,该方法能够自动完成肾脏GFR值计算,所得结果与临床报告一致。该方法在消除人工勾画环节的同时,还能提高ROI检测的准确性和稳定性,尤其有利于肾功能严重受损时的GFR计算。
[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.
【作者单位】： 四川大学电气信息学院自动化系;上海交通大学医学院附属仁济医院核医学科;
【基金】：国家自然科学基金(81201146)
【分类号】：R692;TP391.41
【正文快照】： 引言肾脏疾病是威胁人类健康的重要疾病之一。当前,中国仅慢性肾病患者人数就已接近1.2亿,慢性肾病发病率约为10.8%,其中肾小球疾病是导致终末期肾病的最常见病因[1]。肾小球滤过率(glo-merular filtration rate,GFR)被认为是评价肾功能的最佳指标,其定义为单位时间内经双肾滤
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，本文编号：1467400
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