基于雙相多層螺旋CT數據的左心室功能定量分析.pdf

1、心血管類疾病持續(xù)以來位居全球造成死亡的首要因素。左心室（left ventricle，LV）的功能估計，尤其是射血分數和心肌質量等，是心血管類疾病的重要預測指標，可為臨床心血管疾病的治療和預后提供準確的信息。
　　 目前，多層螺旋CT（MSCT）的臨床應用研究在冠狀動脈疾病診斷方面報道較多，而在心臟功能分析和病理診斷上較少涉及，由于MSCT定位準確，使得其在心臟疾病診斷方面的潛力將越來越被臨床醫(yī)師所認同和接受。為了代替繁瑣耗時的

2、手動分割，左心室的血腔和心肌的準確分割算法是用于心功能定量分析的關鍵步驟，而且對心臟等軟組織圖像的分割一直是圖像處理領域尚未解決的難題之一。
　　 本文首先針對臨床采集到的數據集的特點，研究了幾種比較典型的除噪算法，分別對它們進行實驗及對比分析，并對小波除噪算法進行了重點研究，獲得了對心臟CT數據集除噪效果較好的預處理后圖像。
　　 針對心臟MSCT分割的難點，本文提出了一種改進的三維心臟MSCT數據集的左心室血腔和心肌

3、分割的半自動方法?；陔S機游走算法，提出了一種結合區(qū)域生長和形態(tài)學運算的快速有效的新穎的種子點選取方法，使其能在三維數據集中準確的標記種子點，并能將標記圖像間的種子點準確的進行傳遞，用于左心室的血腔和心肌的定位和識別。
　　 同時，將6-連通網格應用到隨機游走算法中，以確保三維圖像層片間分割的結構連續(xù)性，并使用共軛梯度法進行大型稀疏線性方程系統(tǒng)的求解，來改進三維數據集的分割性能。左心室的3D重建結果，以及與手動分割結果的相似度比