周则明[1]2004年在《可形变模型分析及在心脏核磁共振图像处理中的应用研究》文中研究表明目前，可形变模型已经成为医学图像分析的重要工具，它将基于图像数据的约束和对感兴趣目标的先验知识统一于变分框架之下，其应用包括图像去噪、图像分割、图像配准、图像修复、表面重建、运动跟踪等方面。本文对参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型、表面变形模型的理论基础进行了分析；对可形变模型在心脏核磁共振图像的分割和表面重建方面的应用进行了研究。 传统的参数活动轮廓模型分割图像时，要求初始轮廓线设置在感兴趣区域的边界附近，曲线在变形过程中难以分割深度凹陷区域。本文在分析快速活动轮廓模型的基础上，提出了改进的Snake模型：通过对贪婪优化算法的分析，提出了局部面积能量项的概念；该能量项扩大了模型获取图像边界的范围；能够有效地推动曲线进入深度凹陷区域；模型对初始轮廓线的位置和形状没有特别的要求。将该模型应用于心脏MRI图像的分割，取得了较好的效果。 由于左心室存在弱边缘、与周围的组织之间存在低对比度区域，Snake模型分割心脏的MRI图象时，常会出现变形曲线泄漏现象。本文提出了带有形状约束的Snake模型以分割左心室心肌的外边界。通过对训练图像的配准、变化模式的分析，定义了形状变化允许空间；使用快速推进算法，在平均形状周围生成了形状约束能量场；在Snake模型中增加形状约束能量项后，能够有效地处理变形曲线从低对比度区域泄漏的问题；通过将变形后的Snake 曲线投影到形状允许空间，对其施加了形状约束。左心室心肌外边界的分割实验证明了模型的有效性。 由于心脏的变形和血液的流动，MRI图像中出现了弱边缘、局部梯度极大值区域、伪影等现象。本文分析了使用水平集方法分割此类图像时出现的问题，提出了两阶段分割算法：结合先验知识和直方图，对心脏MRI图像进行模糊C均值集群，再根据集群的结果定义窄带中像素点的速度函数，通过曲线演化获取左心室的粗边界；然后使用梯度向量流构造另一速度函数对边界进行细化。心脏MR图像的分割实验表明本文的算法具有实用价值。此外，提出了基于距离函数模板的窄带初始化方法并与快速推进算法进行了比较，在曲线演化速度相等的情况下，距离函数模板方法能够提高分割的速度。 针对心脏MRI图像的特点，提出了结合区域统计模型和曲线演化的图像分割算法。结合先验知识和直方图，确定图像中像素的类别总数，用极大似然估计原理和期望极大化优化算法求出每一类的先验概率和概率分布参数；根据像素属于感兴趣区域(ROI)的后验概率构造水平集速度函数，通过曲线演化获取ROI的粗边界；然后再使用图像摘要博」:学位论文的梯度信息构造速度函数对边界进行细化。实验结果表明木文的算法能够准确地分割心脏MRI图像。 核磁共振技术采用分层成像的方法，在长轴和短轴方向获取心脏的运动图像。对短轴图像中的左心室进行2D分割，得到该时刻左心室心肌的内外边界，再以此为基础，重建左心室表面，进而分析一个心动周期中左心室形状的变化，在临床中有着重要的价值。分层二维MRI图像能够跟踪左心室边界在成像平面内的变形，但由于缺少层间数据，层间变形边界的信息难以获取。本文使用变形模型来重建左心室表面:首先建立变形曲面的动力学方程;再将成像坐标系中的图像平面影射到重建坐标系，根据图像数据构造外力，使用平均曲率构造变形曲面的弹性力，然后用水平集数值解法求解动力学方程以重建叁维表面，实验结果表明，本文的算法能够获得较好的重建效果。
王元全[2]2004年在《可形变模型及其在心脏核磁共振图像分析中的应用研究》文中研究说明图像理解是机器视觉中的高层处理，它包括从图像中识别目标并建立有关目标、目标之间以及目标与人之间的叁维关系。由于图像的离散特性以及采集传输过程中噪声的干扰，数据往往是不完整的，因而机器视觉中的很多问题如目标边缘提取，表面重建等是病态的。数学上解决病态问题的方法是正则化，可形变模型的计算基础即是正则化。基于可形变模型的图像理解是一个自顶向下的过程，它将目标形状的初始估计，曲线(曲面)的几何性质，来自图像的知识和先验知识融于一个统一的过程中，对目标边缘提取和目标表面重建等问题提供了较好的解决办法。心脏核磁共振图像分析是机器视觉的一个重要的应用领域，它需要提取左心室轮廓(以及标记线)，重建左心室的表面(以及非刚体运动)。本文对可形变模型的理论进行探讨，并用可形变模型来解决心脏核磁共振图像分析中的分割与表面重建问题。 Snake模型是可形变模型的2D表现，本文首先在“问题+正则化”的框架之下，综述了Snake模型现有的研究成果，并将这些成果归纳为曲线的表达，求解算法，初始化，约束项，图像的作用形式，拓扑变化，运动跟踪等七个方面。 GVF Snake模型对改善轮廓初始化以及深度凹陷区域的分割性能较好，但本文指出，GVF Snake模型的理想外力场并不是GVF泛函所对应Euler方程的收敛解，而只是一个中间结果；本文独立发现了GVF Snake模型的临界点问题，首先研究了临界点的影响因素，这对生成一个合理的GVF场具有指导意义；证明了文献上将GVF看成粘性流体力学的层流模型来解决GVF Snake模型临界点问题的理论基础是错误的，并为临界点问题提出了一个简单实用的解决方案。 探讨心脏核磁共振图像左心室轮廓提取问题，分析了心脏核磁共振图像的特点以及左心室轮廓提取的难点。针对左心室外轮廓提取问题，提出了预测-校正两步形变Snake模型，它将传统Snake模型的形变结果作为对轮廓新位置的预测，基于左心室外轮廓形状的先验知识对预测的结果进行校正，使得Snake的形变由预测、校正两步来完成。该模型的理论意义在于它改变了传统Snake模型中约束的引入方式。大量试验表明，该模型对于左心室外轮廓提取也是有效的。 将极坐标变换和Snake模型相结合，提出了一种左心室短轴轮廓的跟踪算法。该算法充分考虑左心室的形状特点，通过极坐标变换将近似为圆形的左心室短轴轮廓拉伸为一条近似的直线，在基于Snake模型提取该直线时可以得到一系列的好处；该算法还充分考了左心室的形变特点，引入了新的约束，提高算法跟踪的鲁棒性。大量试验表明了该算法的有效性。 基于分割好的左心室轮廓，本文探讨用3D可形变模型重建左心室的表面。从基摘要博士论文于标记线的左心室非刚体运动重建的需要出发，本文提出了左心室的新模型:参数为函数的圆柱壳模型，构造了模型的内能，外力，也给出了一个左心室长轴的估计算法，重建了左心室的表面并跟踪其3D运动。基于表面重建的结果，计算了左心室的每搏容积，射血分数等全局形态参数，为临床诊断提供参考，也为基于标记线的左心室非刚体运动重建打下基础。 在医学图像分割中常遇到的问题是分割结果的客观评价和分割中的交互机制，本文最后讨论了这两个问题。分析了分割结果的客观评价中存在的若干问题，总结了对这些问题的解决办法，这对我们进一步开展该领域的研究是有裨益的。在医学图像分析的很多应用中，用户的干预成为获得准确分割结果的必要，本文总结了医学图像分割中人机交互的表现形式，这对我们设计一个高效的分割算法具有重要的借鉴意义。关键词:图像理解，可形变模型，Snake模型，图像分割，表面重建，左心室，心脏MR图像
朱江源[3]2013年在《基于影像数据的心室隔膜形态分析》文中提出世界卫生组织权威报告显示,心血管疾病严重危害人类健康。医学图像计算机辅助分析技术对于心血管疾病的诊断有重要辅助作用。心室隔膜是心脏左右心室相互作用的重要媒介。它的形态可以反映出心室收缩运动的情况。围绕心室隔膜并结合医学图像计算机辅助分析技术中的医学图像分割、形态学图像处理、仿真建模等技术可以为心肌肥厚、肺动脉高血压等心血管疾病的诊断提供高效、准确的算法以及仿真研究平台。本文基于心脏核磁共振短轴图像,通过医学图像分割与形态学图像处理等算法提取心室内膜边界与心室隔膜骨架线,并对其进行形态分析。针对左右心室的不同特点,利用区域生长算法和可形变模型算法分别对左、右心室进行分割。将不同算法的分割结果用于不同的后续工作中,力求在保证分析计算准确性的同时降低医学图像分析对分割的要求。利用区域生长算法的结果进行形态学处理,得到心室内膜边界；利用可形变模型算法的分割结果构建心室壁,采用骨架提取算法取得心室隔膜骨架线。此后,通过计算心室内膜边界周长的变化,分析心室收缩运动；计算心室间隔长度,为心肌肥厚的诊断提供有力的参考依据；提出自动计算心室隔膜骨架线曲率的算法；针对曲率描述心室隔膜形态的不足,提出心室隔膜偏移量的概念,并计算偏移量的均值与方差,完善了基于影像数据评价心室隔膜形态的方法。利用Mimics软件平台构建心室隔膜有限元模型。通过叁维重建将二维影像数据转化为叁维模体,通过网格划分将叁维模体转化为有限元模体。以此为基础,对叁维心室隔膜的表面形态进行分析。本文的全部工作都基于实际的影像数据完成。在提出或实现算法的过程中,尽量满足计算机辅助诊断技术对算法的高效、准确、人工介入少的普遍要求。本文实验结果表明：通过自动或半自动的算法获取并分析可以评价心室隔膜形态的重要参数,可以为心肌肥厚、肺动脉高血压等疾病的临床诊断提供客观参考依据,达到计算机辅助诊断的目的。
尤建洁[4]2007年在《基于心脏核磁共振图像的左心室分割及动力学模型研究》文中研究表明目前，心脏核磁共振影像技术已经成为心脏疾病临床诊断的重要辅助手段。心脏核磁共振影像分析是无创性评价心脏功能的重要方法，运用心脏核磁共振图像不仅能观察到心脏的形态结构，还可以估测心室的整体功能及局部心肌功能，使医师能对心脏的病理和生理状况做出正确的判断。在临床心脏疾病诊断中，由于左心室是全身血液循环的泵体，在心脏功能中起着重要的作用，因此是目前研究的重点。从心脏核磁共振图像序列提取左心室在收缩期的心肌运动场、位移场、应变应力，进而评定左心室整体和局部心肌功能，在临床具有重要的应用价值。本文着重对基于心脏核磁共振图像的左心室分割及心肌运动进行深入研究与探讨。从左心室的二维分割、叁维表面恢复、叁维运动重建和应力应变分析等方面着手，提出了相应的二维分割及叁维运动分析模型，构建了运用心脏核磁共振图像序列进行左心室叁维心肌功能评定的一般框架。本文的工作主要包括以下内容：(1)提出了基于模拟退火算法的简化Snake图像分割模型。该模型对传统Snake模型进行了改进，运用简化Snake的思想，使运算简单，并增加系数可变的面积项，使演化曲线不再受初始位置的限制。在求解模型时，引入了模拟退火优化算法，该算法与改进的Snake模型相结合，发挥了模拟退火算法的长处，也降低了运用Snake计算的复杂度。本文算法不仅能较好地处理弱边缘和不规则边缘区域，而且能较好地处理凹陷和拐角区域。(2)针对标记线对心脏核磁共振图像进行分割时所产生的干扰，本文提出了一种基于细节信号能量的纹理分析算法，该算法利用标记线本身的信息特征，去除了标记线对分割的影响。由于心脏核磁共振图像边缘较弱，噪声相对较强，本文应用测地线活动轮廓模型定义演化曲线，并用水平集方法求解，能够很好地提取左心室的心内膜。在提取左心室心外膜时，为处理边界断裂、缺省的现象，添加了距离约束能量项，解决了依靠梯度和纹理信息无法准确分割的问题。(3)本文利用带标记线的心脏核磁共振的时序图像，针对左心室建立了具有系数函数的物理可形变模型，对左心室在心脏收缩期的形状和叁维运动进行了重建和分析。在对初始时刻左心室表面恢复的过程中，本文提出了反演系数函数成形法；在运动跟踪阶段，本文提出了一种有效的模型节点标记力计算方法，并利用薄板样条对其进行了优化。本文模型不仅能跟踪左心室质点级的运动轨迹，并能最终将左心室在心脏收缩期的运动和形变映射为系数函数的变化曲线，直观易懂，有助于临床应用。(4)为直观地分析左心室在心脏收缩期的应力分布及形变情况，本文提出了一种左心室力学形态分析方法。首先，利用带标记线的心脏核磁共振图像数据，针对左心室建立系数可变的物理可形变模型；在所建模型的基础上，利用心脏收缩期各个时刻的左心室轮廓点数据进行叁维重建。其次，利用心脏收缩期各相邻时刻的标记点数据计算左心室模型标记力。最后，将模型标记力转换为收缩应力分量、切向应力分量和拉伸应力分量，并将各个应力分量用彩色云图显示。本文提出的左心室力学形态分析方法，能直观有效地反映左心室内外表面在整个心脏收缩期的应力分布及形变趋势。(5)利用时间序列的带标记线心脏核磁共振图像，提出了一种基于有限元方法的左心室运动分析模型，重建了左心室在心脏收缩期的叁维位移场及应变分布。本文首先提出了一种基于Delaunay叁角网的叁维表面恢复算法，该算法能对表达形式多变、空间分布不一致的稀疏点进行表面恢复。然后建立左心室有限元模型，重建叁维运动，获取左心室形变信息。本文提出的左心室表面恢复算法及基于有限元方法的左心室模型，能有效地获取左心室的形状信息和运动信息，并为临床诊断提供有用的参考数据。(6)提出了基于有限元方法的左心室生物力学模型。心肌是生物物质高度优化的复合材料，心肌纤维的方向是连续变化的，本文在基于有限元方法的左心室模型的基础上，进一步考虑到心肌纤维方向，将心肌的物质材料属性添加到模型中，建立了左心室生物力学模型。在该模型基础上，本文分析了左心室在局部纤维坐标系下的应力应变分量，给出了各个分量的彩色云图，这对临床应用具有重要的意义。
朱玉辉[5]2005年在《基于可形变模型的心脏MRI分割》文中指出多年来,对心脏核磁共振图像(MRI)的分析研究一直是医学图像领域的一个重要课题。目前,对心脏MRI分析研究主要集中在对左心室的运动和形变分析上,因此,准确地提取出心脏MRI中的左心室是进行分析研究的先决条件。基于可形变模型的分割技术考虑了人类观察图像的心理过程和视觉特征,为有效地从图像中分割出感兴趣的区域提出了全新的思路,已成为医学图像分割的重要工具。可形变模型分为参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型两类,本文对这两种模型的理论基础进行了分析,并对可形变模型在心脏核磁共振图像分割中的应用进行了研究。传统的参数活动轮廓模型分割图像时,要求初始轮廓线设置在感兴趣区域的边界附近,且曲线在变形过程中难以分割深度凹陷区域。为此,Cohen在模型中增加了气球力,扩大了Snake的捕捉范围,但一定程度上仍依赖于初始曲线的设置。针对以上不足,本文提出一种基于蚁群算法的Snake模型:首先利用图像灰度的统计特征确定初始Snake曲线;然后在传统的Snake能量函数中引入一向心力项,使其能准确定位凹形物体的轮廓;最后用蚁群算法优化Snake曲线的演化结果,避免陷入局部最优。模型对初始轮廓的位置和形状没有特别的要求,将该模型应用于心脏MRI图像的分割中,取得了较好的分割效果。传统的参数活动轮廓模型自身不支持拓扑可变,且很难拓展到高维分割,而基于水平集曲线演化理论的几何活动轮廓模型则能将低维空间的曲线(面)演化问题置于高维空间解决,具有拓扑可变性,但计算量较大。同时由于心脏的变形和血液的流动,MRI图像中出现了弱边缘、局部梯度极大值区域、伪影等现象,而活动轮廓模型在曲线演化过程中仅使用了梯度信息,因此分割心脏MRI图像时,往往得不到理想的结果。为此,构造出一种基于区域信息约束力的参数活动轮廓模型,在新的约束力的作用下,模型可以降低噪音的影响并防止曲线从弱边界泄漏,并且结合几何模型的优点,将参数模型几何化,使新模型具有拓扑可变的能力,又保持了Snake的高效性。实验表明,该模型分割得到的心脏MRI更具准确性、鲁棒性。
段先华[6]2005年在《核磁共振图像分割与运动分析若干技术研究》文中进行了进一步梳理医学图像处理的主要研究方向有图像分割、图像配准、结构分析、运动分析等，而其中医学图像分割的研究具有重要意义。由于医学图像具有复杂性和多样性，成像质量受到医学影像设备成像技术的影响，医学图像具有局部边缘模糊、存在噪声、区域灰度不一致性等特点，使得医学图像分割更加困难。目前，人们在继续关注对医学图像进行自动分割的同时，对交互式分割方法的研究也成了医学图像分割的研究重点。本文对交互式live wrie、Intelligent Scissors模型、参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型进行了分析；对可形变模型在心脏核磁共振图像中的分割进行了研究；对光流技术理论模型进行了分析，并用光流技术对心脏运动进行评估方面进行了研究。 分析了交互式图像分割的两种方法，即lire wire方法及Intelligent Scissors(IS)方法，并指出了这两种方法在分割图像时存在运算速度慢、操作复杂的缺陷。 传统的Snake模型分割图像时，要求初始轮廓线设置在感兴趣区域的边界附近，曲线在变形过程中难以分割深度凹陷区域。本文在分析参数活动轮廓模型及其改进模型的基础上，提出了基于距离均衡化的自适应动态轮廓模型。通过顶点到其邻点的平均距离作为Snake模型的弯曲力，通过图像自身的特征构造的膨胀力，使得该模型具有自适应能力，同时提出了距离均衡化的概念；对改进后模型的稳定性、光滑性及处理畸变物体的凹陷区域进行了深入分析。用该模型分割心脏MRI图像时，取得了较好的效果。 根据心脏MR图像的特点，提出了先对心脏MR图像进行K均值聚类，把K均值聚类后的图像作为特征图像，在特征上用Song and Chan提出的快速分割方法进行粗分割，再用粗分割的曲线作为水平集的初始曲线，在心脏MR图像上用Chan和Vese方法进行细分割；同时对Chan和Vese提出的简化Mumford-Shah模型进行了改进，使得每次迭代中对能量函数的优化更具有全局性，大幅度减少迭代次数，并对Song和Chan快速算法中扫描图像的区域也进行了改进，两方面的改进提高了计算速度和分割效果。分割实验证明，该方法能够快速、准确地分割心脏MRI图像。 针对左心室外轮廓类似椭圆的特点，提出了基于先验形状信息的水平集模型。该模型在Chan-Vese模型的基础上增加椭圆形状约束项，来控制曲线的演化，将水平集的演化曲线作为对轮廓新的位置预测，并用椭圆对预测结果进行修正，把预测结果和修正结果分别作为新的水平集曲线和形状信息。实验表明，这种将椭圆形状约束引入水平集模型的先验形状信息的水平集模型对心脏外轮廓的分割是有效的，非常适合分割象心脏这一类医学图像。 在分析带标记线的心脏MRI特点的基础上，提出了利用Gabor滤波和先验形状的水平集模型相结合对带标记线的心脏MR图像进行分割的方法。该方法通过对带标记
参考文献：
[1]. 可形变模型分析及在心脏核磁共振图像处理中的应用研究[D]. 周则明. 南京理工大学. 2004
[2]. 可形变模型及其在心脏核磁共振图像分析中的应用研究[D]. 王元全. 南京理工大学. 2004
[3]. 基于影像数据的心室隔膜形态分析[D]. 朱江源. 东北大学. 2013
[4]. 基于心脏核磁共振图像的左心室分割及动力学模型研究[D]. 尤建洁. 南京理工大学. 2007
[5]. 基于可形变模型的心脏MRI分割[D]. 朱玉辉. 南京信息工程大学. 2005
[6]. 核磁共振图像分割与运动分析若干技术研究[D]. 段先华. 南京理工大学. 2005
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