基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像左心室分割方法研究

论文摘要

心脏核磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)能够提供高分辨率、高品质的医学图像,是当前医学图像分析领域的研究热点之一。借助于心脏核磁共振图像,评定左心室心肌功能,在临床诊断中具有重要意义。对心脏解剖结构的准确描述和功能的定量分析是以准确分割心肌的内外边缘为基础的,尤其是心脏左心室内、外膜的分割。主动轮廓模型对心脏核磁共振图像的分割有良好的效果从而在医学图像处理中得到广泛应用,本文研究重点正是基于Snake模型的心脏核磁共振图像分割,对外力模型的改善、内外膜分割等关键问题进行了分析和研究。受图像质量的影响,对心脏核磁共振图像左心室内、外膜分割在有些情况下得不到很好的分割结果。本文根据目标的先验知识,引入形状约束,从而有效克服了由于图像灰度不均、乳突肌等引起的局部极小对心脏MRI的影响,使得Snake轮廓可以准确地分割心脏左心室。本文提出了一种基于广义法向有偏梯度矢量流(GNBGVF)模型的心脏核磁共振图像左心室内、外膜分割方法。首先提出了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型,作为对梯度矢量流的改进,该外力模型同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散。其次,根据左心室近似为圆形的形状特点,引入了圆形能量约束,有利于克服心脏核磁共振图像分割难点。为了更加有效的消除噪声对图像分割的影响,本文提出了一种新的外力模型:基于扩展邻域和噪声平滑的广义梯度矢量流(ENGGVF)模型,并采用这一外力模型来分割左心室内、外膜。该模型在梯度矢量流的基础上,引入了权重因子和扩展邻域卷积运算,还在拉普拉斯算子模板中加入噪声平滑模板。同时考虑到心脏在舒张期内外膜更接近于椭圆的特点,在Snake模型中添增椭圆形状能量约束。实验表明,该方法能够快速高效准确地分割左心室内、外膜。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 医学图像分割方法概述
• 1.2.1 基于图谱的方法
• 1.2.2 基于区域的方法
• 1.2.3 基于聚类的方法
• 1.2.4 基于统计学的方法
• 1.2.5 基于神经网络的方法
• 1.2.6 基于尺度空间的方法
• 1.2.7 基于可形变模型的方法
• 1.2.8 基于偏微分方程的方法
• 1.3 心脏MR 图像分割
• 1.4 研究内容
• 1.5 论文结构
• 第2章 Snake 模型简述
• 2.1 引言
• 2.2 经典Snake 模型
• 2.3 GVF Snake 模型
• 2.4 NGVF Snake 模型
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于GNBGVF Snake 模型的心脏MR 图像分割
• 3.1 引言
• 3.2 广义法向有偏梯度矢量流模型
• 3.3 圆形约束
• 3.4 分割算法
• 3.5 实验结果与分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于ENGGVF Snake 模型的心脏MR 图像分割
• 4.1 引言
• 4.2 ENGGVF Snake 模型
• 4.3 椭圆能量约束
• 4.4 分割算法
• 4.5 实验结果与分析
• 4.5.1 选择平滑方向梯度矢量流的有效性
• 4.5.2 Snake 全局形状能量的作用
• 4.5.3 心脏 MR 图像心动周期分割结果
• 4.6 本章小结
• 第5章 结束语
• 5.1 工作总结
• 5.2 未来展望
• 参考文献
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单
• 致谢