【摘 要】
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心脏运动分析是医学图像处理领域的一个重点研究领域,目前对此方面的研究多是建立在加标记的核磁共振图像(tagged MRI)上的;在超声图像上的研究进行的还较少。随着多普勒超声
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心脏运动分析是医学图像处理领域的一个重点研究领域,目前对此方面的研究多是建立在加标记的核磁共振图像(tagged MRI)上的;在超声图像上的研究进行的还较少。随着多普勒超声(DTI)技术的发展,超声心动图逐渐成为一种具有一定实用性的运动分析技术。近几年来随着斑点跟踪技术(STI)的进一步发展,国外很多的研究人员和学者把这项技术作为一个新的研究方向。本文针对左心室的二维超声图像运动序列,研究其短轴图像中的一系列斑点信息,并对这些斑点信息进行分析和处理,用于运动分析。本文的主要工作有两个方面。1.根据超声图像噪声大、心肌斑点和噪声斑点在图像上反映为同一类型的信息这个特点,使用贪婪优化后的快速Snake模型对其进行图像分割,文中对该算法做了一定的改进。通过不同的起始曲线演化出心肌的内外轮廓,从而确定心肌运动区域,作为下一步的斑点跟踪的限制条件。2.引入图像处理中经常使用的图像配准方法,根据超声图像自身特点,提出了一种新的基于特征斑点的运动分析方法。该方法主要分三部分。首先根据Harris算子提取图像中大量特征斑点,这主要是基于Harris算子对图像中的角点信息很敏感,而且心肌斑点一般都是心脏组织在超声仪上的反射亮点;对于这些提取出来的特征点,使用相关系数进行第一轮的匹配,然后再根据近似比例的距离约束、心肌区域大小、心脏运动特性作进一步的匹配;当第二步完成时,我们可以得到局部的一些特征对应点对,对这些点对使用数学方法计算出心肌运动的局部和各点参数,进而研究各点对所在区域运动特性。通过跟踪心肌各个区域从舒张期到收缩期,再到舒张期的整个运动,获得心肌运动曲线,从而完成运动分析。利用这些算法,本文作了一系列的实验,论证了该方法具有一定的可实施性,对运动分析所得参数也具有一定的可信度。
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