趙佳旻+劉涵銳+郭斌

摘要： 關(guān)鍵詞： 中圖分類(lèi)號(hào)： 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)： 2095-2163（2017）06-0054-04

Abstract： Cardiovascular disease is one of the three major killers of human health. With the development of medical equipment， medical imaging is also a new focus. The segmentation of ventricular images is a precondition for the medical diagnosis of heart disease， but due to the low accuracy of traditional segmentation methods， the stability is not good enough to meet the needs of medical diagnosis. This paper expounds on the advantages and disadvantages of the previous segmentation model， based on the model of Li， gives a priori energy function of the new model， at the same time， introduces the characteristics of fast segmentation model to improve the efficiency of segmentation. The experiment shows that the new model has better accuracy and stability， and the multifeature model can improve the segmentation speed.The two can be applied in the segmentation study of left ventricle cardiography.

0引言

隨著近代計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)以及成像技術(shù)的飛速發(fā)展，在醫(yī)學(xué)診斷方面已經(jīng)從觀察解剖組織結(jié)構(gòu)，進(jìn)化發(fā)展到利用醫(yī)學(xué)圖像快速確診病變部位，最大限度提取有效信息，為醫(yī)生的最終診斷提供重要依據(jù)，同時(shí)大大降低誤診幾率。

圖像研究[1]主要分為圖像處理、圖像分析和圖像理解三個(gè)方面，而本文設(shè)定的圖像分割則隸屬于圖像分析方面。圖像分割，就是將具有相同特征的目標(biāo)置于同一區(qū)域內(nèi)，將不同特征的目標(biāo)劃分提取到不同的區(qū)域，同時(shí)這也是高級(jí)圖像分析的應(yīng)用基礎(chǔ)。

在醫(yī)學(xué)中，超聲波成像技術(shù)已在醫(yī)療診斷方面獲得了廣泛的應(yīng)用。超聲波成像就是以超聲波脈沖作為信息的載體，利用經(jīng)由人體內(nèi)部器官反射后的回波來(lái)獲取人體內(nèi)部器官的斷層結(jié)構(gòu)。超聲波成像因其對(duì)人體無(wú)損害、診斷成本較低、可以實(shí)時(shí)成像以及對(duì)待診人群無(wú)限制等優(yōu)勢(shì)，在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域占有一席之地。然而，因超聲波在人體內(nèi)的傳播的復(fù)雜性，包括散射、多次反射和衍射等，使得所成的像存在數(shù)目龐大的斑點(diǎn)和噪聲[2]，嚴(yán)重影響了超聲波成像的清晰度和質(zhì)量，這也使得對(duì)圖像分割技術(shù)有了更高的要求。

現(xiàn)如今，心腦血管病已嚴(yán)重威脅人類(lèi)身體健康，成為人類(lèi)死亡的三大殺手之一?！叭?、三低”是心腦血管疾病的主要特點(diǎn)，即發(fā)病率、致殘率、死亡率高，知曉率、治療率、控制率低。同時(shí)冠心病[3]等心血管疾病的高額的治療費(fèi)用，也給數(shù)以百計(jì)的家庭帶來(lái)負(fù)擔(dān)。越來(lái)越多的人意識(shí)到定期進(jìn)行心血管疾病的檢查的重要性。而多數(shù)心血管疾病都會(huì)影響心臟左心室的生理形態(tài)，所以對(duì)左心室的超聲檢查也成為判斷心臟是否發(fā)生病變的重點(diǎn)預(yù)備前提條件。

為了獲取心臟左心室的靜態(tài)指標(biāo)，需要對(duì)左心室的內(nèi)膜進(jìn)行有效提取，也為進(jìn)一步的診斷工作提供了必備基礎(chǔ)。對(duì)超聲波成的像進(jìn)行圖像分割也面臨一些難關(guān)與挑戰(zhàn)。首先是心臟結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，其次是心臟的持續(xù)跳動(dòng)使得所成圖像在相位特性上存在變化性，再者，心肌與周?chē)钠鞴僭诨芈曁匦陨洗嬖谙嗨菩?，使得所成圖像在邊界處出現(xiàn)模糊不清、難以分辨的情況，從而導(dǎo)致圖像分割難度大幅提升。而且，分割模型還將直接影響和決定分割效果的優(yōu)劣，對(duì)圖像分割越精確、越快速，便可越早診斷病情。

綜上論述可知，本文著眼于左心室心肌超聲波形成圖的圖形分割的研究，通過(guò)簡(jiǎn)述超聲成像的圖形分割的算法成果發(fā)展，再結(jié)合水平集相關(guān)理論的闡釋研究，在此基礎(chǔ)上綜合運(yùn)用改進(jìn)的Li變分水平集模型以及設(shè)計(jì)能量函數(shù)的方法對(duì)左心室進(jìn)行圖像分割，最后則引入多特征快速分割模型實(shí)現(xiàn)快速分割。

1左心室超聲心動(dòng)圖像分割方法的研究進(jìn)展

近年來(lái)，基于變分偏微分方程的算法，因其獨(dú)特的分割思想，已成為醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。該算法主要分為兩大類(lèi)：基于參數(shù)的活動(dòng)輪廓模型和基于區(qū)域的幾何活動(dòng)模型，其本質(zhì)都是尋找該偏微分方程的極小值，從而達(dá)到圖像分割的設(shè)計(jì)目的。下面將給出具體內(nèi)容的解析與論述。

1.1水平集方法endprint