基于醫(yī)學(xué)圖像的心臟建模與分析

前言

　　心血管疾病具有很強(qiáng)的隱蔽性且發(fā)病急，是當(dāng)今全世界發(fā)病率和死亡率最高的疾病，因此，疾病初期的診斷和預(yù)防尤其重要?，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)圖像已成為臨床診斷的重要手段和依據(jù)。心臟的三維圖像在醫(yī)學(xué)圖像分析和處理領(lǐng)域得到快速發(fā)展，很多學(xué)者在心臟建模不斷發(fā)展的基礎(chǔ)上提出不同方法來(lái)分析心臟形體和參數(shù)。目前，基于模型的技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)圖像分析的重要工具，它將基于圖像數(shù)據(jù)的約束和對(duì)感興趣目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí)統(tǒng)一于變分框架下，其應(yīng)用包括圖像去噪、圖像分割、圖像匹配、運(yùn)動(dòng)跟蹤等方面，并且基于可變模型和統(tǒng)計(jì)模型的技術(shù)引起了廣泛的關(guān)注。近二十年來(lái)，基于醫(yī)學(xué)圖像的心臟建模與功能分析成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)?！　』顒?dòng)形體模型（ASM）是目前被廣泛用于柔性體圖像分割的最有效方法之一，它基于訓(xùn)練集獲得先驗(yàn)知識(shí)建立統(tǒng)計(jì)模型。首先需要確定目標(biāo)形體的輪廓線標(biāo)注點(diǎn)，然后通過(guò)匹配和迭代提取形體的形變狀態(tài)和方式，并應(yīng)用主成分分析（PCA）建立目標(biāo)形體的點(diǎn)分布模型，對(duì)輪廓線兩端的灰度信息進(jìn)行采樣，建立待分割形體的灰度模型，再應(yīng)用模型對(duì)形體進(jìn)行分割和擬合。因?yàn)榛顒?dòng)形體模型能夠?qū)θ嵝泽w的局部變化建模，所以可以取得較好的分割結(jié)果。但仍然存在一些問(wèn)題需要解決，如模型的自動(dòng)初始化問(wèn)題、分割魯棒性問(wèn)題、分割結(jié)果量化問(wèn)題等。本書針對(duì)前兩個(gè)問(wèn)題，結(jié)合圖像不變特征，提出一些行之有效的解決方法?！　〔捎糜行У姆椒ń＋@得心臟的三維模型并以此精確計(jì)算相關(guān)的功能參數(shù)（如左心室體積、射血分?jǐn)?shù)等）輔助臨床診斷，顯得十分迫切和極具臨床價(jià)值。因此，本書在心臟活動(dòng)形體模型的基礎(chǔ)上，給出一個(gè)真實(shí)、靈活的人體心臟表面模型，并將心臟模型運(yùn)用到心腔功能參數(shù)的定量計(jì)算中。該模型采用非均勻有理B樣條（NURBS）曲面擬合，由于NLIRBS方法的靈活性，心臟的NURBS模型要比基于簡(jiǎn)單幾何體的心臟模型更加真實(shí)。在心臟參數(shù)估計(jì)方面，本書提出了一種基于矩陣表示的NURBS曲面積分的心臟體積計(jì)算方法，然后利用三維活動(dòng)形體模型得到的左心室心內(nèi)、外膜表面點(diǎn)云，選擇心臟運(yùn)動(dòng)周期內(nèi)的七個(gè)時(shí)刻，通過(guò)本書提出的體積算法得到七個(gè)狀態(tài)的左心室體積，最后，利用這一結(jié)果分析左心室的射血分?jǐn)?shù)、心輸出量等功能參數(shù)。

內(nèi)容概要

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)圖像已成為臨床診斷的重要手段和依據(jù)，本書給出了一個(gè)基于非均勻有理B樣條(NURBS)的真實(shí)、靈活的人體心臟表面模型，用于心臟功能參數(shù)的定量計(jì)算。同時(shí)，本書針對(duì)臨床上傳統(tǒng)參數(shù)分析方法的不足，在運(yùn)動(dòng)參數(shù)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個(gè)基于靜態(tài)參數(shù)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)統(tǒng)計(jì)概率模型的判別函數(shù)，利用該判別函數(shù)能有效地判定心臟運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是否正常。本書最后還給出一個(gè)基于ASM模型的心臟功能分析的軟件實(shí)例?！　∪珪Y(jié)構(gòu)清晰、合理，范例實(shí)用、豐富。對(duì)廣大科研人員、工程技術(shù)人員、高校相關(guān)專業(yè)師生及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像編程愛好者不失為——本重要的參考書。

書籍目錄

前言 第1章 常用心臟醫(yī)學(xué)成像技術(shù) 　1．1 醫(yī)學(xué)成像技術(shù)概述 　1．2 X射線圖像 　1．3 MRI醫(yī)學(xué)圖像 　　1．3．1 MRI原理 　　1．3．2 MRI成像影像因素 　1．4 CT醫(yī)學(xué)圖像 　　1．4．1 CT成像基本原理 　　1．4．2 評(píng)價(jià)CT圖像質(zhì)量的主要指標(biāo) 　1．5 SPECT醫(yī)學(xué)圖像 　1．6 超聲醫(yī)學(xué)圖像 　1．7 心血管造影術(shù) 　1．8 常用影像檢查方法的比較分析 　1．9 心臟病變的基本X射線、CT、MRI和DSA表現(xiàn) 　　1．9．1 心臟病變的基本X射線表現(xiàn) 　　1．9．2 心臟大血管病變的基本CT和MRI表現(xiàn) 　　1．9．3 心臟大血管病變的基本DSA改變 第2章 基于心臟醫(yī)學(xué)圖像的模型技術(shù) 　2．1 心臟模型技術(shù)概況 　　2．1．1 心臟的物理模型 　　2．1．2 心臟的數(shù)字化模型 　2．2 表面模型技術(shù) 　　2．2．1 連續(xù)表面模型 　　2．2．2 離散表面模型 　2．3 可變模型技術(shù) 　　2．3．1 泛函與變分 　　2．3．2 基于輪廓(skeleton-based)的可變模型 　　2．3．3 MetaMorphs模型 　　2．3．4 Snake模型及其改進(jìn) 　　2．3．5 基于模式分析的可變模型 　2．4 統(tǒng)計(jì)模型技術(shù) 　　2．4．1 活動(dòng)形體模型 　　2．4．2 主動(dòng)外觀模型 　2．5 心臟活動(dòng)形體模型的構(gòu)建 　　2．5．1 三維點(diǎn)分布模型(PDM)的構(gòu)建 　　2．5．2 主動(dòng)量分析與活動(dòng)形體模型 　　2．5．3 模型的擬合與匹配 　　2．5．4 統(tǒng)計(jì)形體模型的改進(jìn) 　2．6 本章小結(jié) 第3章 基于圖像局部不變特征的模型初始化和優(yōu)化， 　3．1 圖像的不變特征 　3．2 局部不變特征——SIFT特征 　　3．2．1 檢測(cè)尺度空間極值點(diǎn) 　　3．2．2 精確定位極值點(diǎn) 　　3．2．3 關(guān)鍵點(diǎn)方向指定 　　3．2．4 關(guān)鍵點(diǎn)描述子的生成 　3．3 全局圖像特征 　　3．3．1 圖形上下文 　　3．3．2 矩不變量 　3．4 基于圖像局部不變特征的ASM模型初始化 　　3．4．1 改進(jìn)圖形上下文 　　3．4．2 使用歸一化圖形上下文優(yōu)化SI盯特征的匹配結(jié)果 　　3．4．3 關(guān)鍵點(diǎn)模型的建立 　　3．4．4 關(guān)系模型的建立 　　3．4．5分割與擬合 　　3．4．6 實(shí)驗(yàn)分析和討論 　3．5 基于圖像全局不變特征的ASM模型優(yōu)化 　　3．5．1 矩不變量的選擇 　　3．5．2 主動(dòng)檢測(cè)策略 　　3．5．3 主動(dòng)修正策略 　　3．5．4 實(shí)驗(yàn)和結(jié)果 　3．6 結(jié)淪 第4章 心臟模型的三維表達(dá)與計(jì)算 　4．1 圖像數(shù)據(jù)和模型的預(yù)處理 　4．2 基于B樣條的三維表示 　　4．2．1 B樣條曲線 　　4．2．2 B樣條曲面 　　4．2．3 柱坐標(biāo)系下的B樣條曲面 　4．3 基于NURBS的三維表示 　　4．3．1 NURBS曲線 　　　　4．3．2 NURBS曲面 　　4．3．3 柱坐標(biāo)系下的NURBS曲面 　4．4 基于NURBS的心臟三維表示 　　4．4．1 心臟模型數(shù)據(jù)獲取 　　4．4．2 基于NURBS曲線的心臟表面擬合 　　4．4．3 基于NURBS曲面的心臟表面擬合 　　4．4．4 不同坐標(biāo)系的NURBS比較 　4．5 NURBS形狀調(diào)整 　　4．5．1 調(diào)整控制點(diǎn) 　　4．5．2 調(diào)整權(quán)因子NURUS齊次坐標(biāo)表示 　　4．5．3 基于約束化的NURBS形狀修改 　　4．5．4 數(shù)值實(shí)驗(yàn) 　4．6 基于NURBS曲面積分的心臟容積計(jì)算方法 　　4．6．1 NURBS曲線曲面的矩陣表示 　　4．6．2 封閉NURBS曲線面積計(jì)算方法 　　4．6．3 NURBS曲面體積計(jì)算方法 　　4．6．4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 　4．7 本章小結(jié) 第5章 基于模型心臟參數(shù)分析 　5．1 基于圖像的分析技術(shù) 　　5．1．1 基于圖像的分析技術(shù)現(xiàn)狀 　　5．1．2 基于模型的心臟圖像分析過(guò)程 　5．2 基于模型技術(shù)心臟功能參數(shù)的分析現(xiàn)狀 　　5．2．1 整體功能參數(shù)分析 　　5．2．2 動(dòng)態(tài)功能分析 　5．3 基于模型心臟靜態(tài)參數(shù)估算 　　5．3．1 基于模型的左心室靜態(tài)參數(shù)估算 　　5．3．2 靜態(tài)參數(shù)的特性 　5．4 基于模型心臟運(yùn)動(dòng)參數(shù)估算 　　5．4．1 心臟點(diǎn)分布模型的三次樣條插值 　　5．4．2 心肌運(yùn)動(dòng)幅度計(jì)算 　　5．4．3 速度及加速度計(jì)算 　5．5 小結(jié) 第6章 基于ASM模型的心室壁力學(xué)分析 　6．1 柔性體力學(xué)特性 　　6．1．1 彈性力學(xué)基本理論 　　6．1．2 生物柔性材料特點(diǎn) 　　6．1．3 左心室壁彈性特征 　6．2 心室壁位移場(chǎng)擬合 　　6．2．1 B樣條曲面反向運(yùn)算 　　6．2．2 擬合左心室位移場(chǎng) 　6．3 心室壁應(yīng)變計(jì)算 　　6．3．1 基于PCA的心室壁纖維方向確定 　　6．3．2 應(yīng)變計(jì)算 　　6．3．3 應(yīng)變插值 　6．4 心室壁應(yīng)力計(jì)算 　　6．4．1 彈性模量的估算 　　6．4．2 彈性矩陣的估算 　6．5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 　6．6 應(yīng)力應(yīng)變參數(shù)分析 　　6．6．1 心功能壓力-容積分析 　　6．6．2 應(yīng)力應(yīng)變與其他運(yùn)動(dòng)參數(shù) 第7章 心臟功能參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用 　7．1 運(yùn)動(dòng)參數(shù)值概率統(tǒng)計(jì) 　7．1．1 統(tǒng)計(jì)分析方法的確定 　　7．1．2 線性判別函數(shù)設(shè)計(jì) 　　7．1．3 統(tǒng)計(jì)步驟及結(jié)果 　7．2 心肌區(qū)域及整個(gè)心室統(tǒng)計(jì)及表示 　　7．2．1 心肌面統(tǒng)計(jì)與顯示 　　7．2．2 心室統(tǒng)計(jì)及表示 　7．3 統(tǒng)計(jì)結(jié)果的應(yīng)用 　　7．3．1 利用統(tǒng)計(jì)結(jié)果判別心臟疾病 　　7．3．2 病變區(qū)域在二維切片上的標(biāo)注 　7．4 小結(jié) 第8章 心臟功能分析系統(tǒng)實(shí)例——MIAHF軟件 　8．1 軟件功能圖 　8．2 軟件簡(jiǎn)介 　　8．2．1 功能模塊 　　8．2．2 應(yīng)用領(lǐng)域 　　8．2．3 軟件性能 　　8．2．4 運(yùn)行環(huán)境 　　8．2．5 軟件功能列表 　8．3 安裝與使用說(shuō)明 　　8．3．1 文件讀取 　　8．3．2 結(jié)果保存 　　8．3．3 相位選擇 　　8．3．4 單相位圖像擬合 　　8．3．5 多相位圖像擬合 　8．4 MRI圖像分析操作指南 　　8．4．1 單相位分析 　　8．4．2 多相位分析 　8．5 SPECT圖像分析操作指南 　　8．5．1 單相位分析 　　8．5．2 多相位分析 　8．6 對(duì)讀取擬合結(jié)果進(jìn)行分析 　　8．6．1 切層數(shù)據(jù)讀取 　　8．6．2 對(duì)單個(gè)擬合結(jié)果進(jìn)行分析 　　8．6．3 讀取多個(gè)擬合結(jié)果進(jìn)行分析 　　8．6．4 擬合結(jié)果保存 參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　MRI的優(yōu)點(diǎn)突出：它安全無(wú)創(chuàng)傷，無(wú)電離輻射性（放射線）損害，無(wú)骨性偽影（artifact），能多方向（橫斷、冠狀、矢狀切面等）和多參數(shù)成像，容易獲得人體組織不同斷面（橫斷、冠狀、矢狀切面）的圖像，高度的軟組織分辨能力，還可以在不注射對(duì)比劑的情況下顯示血管影像[4]。但它對(duì)硬的東西敏感，成像效果差，特別是對(duì)鐵物質(zhì)，在給病人做檢查前，必須確保沒(méi)有帶任何的金屬物質(zhì)，那些做過(guò)心臟搭橋手術(shù)的病人是肯定不能做MRI檢查的，因?yàn)镸RI強(qiáng)烈的磁場(chǎng)對(duì)金屬支架吸和，會(huì)導(dǎo)致病人大出血，出現(xiàn)生命危險(xiǎn)；另外，相對(duì)CT、和其他設(shè)備來(lái)說(shuō)，時(shí)間周期長(zhǎng)，對(duì)于單獨(dú)一個(gè)病人來(lái)說(shuō)，即使是一個(gè)熟練的操作員可能也要花費(fèi)30min左右?！　D像的像素矩陣一般為256×256，空間分辨率為0.5～1mm2，截面厚度在1～10mm?！　　?/pre>








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