左心室超声心动图分割方法的研究
一种新的超声波心动图像分割算法
文章编号:1671 1742(2007)03 0297 04一种新的超声波心动图像分割算法张 , 罗代升, 周雪莲(四川大学电子信息学院图像信息研究所,四川成都610064)摘要:针对超声心动图像噪声大,边界模糊,灰度分布不均匀等特点,提出了一种新的图像分割算法。
首先对超声图像进行滤波和边缘锐化等预处理,然后再使用G VFSnake 模型对预处理后的图像进行分割,从而提取出心室的边界。
经试验证明,这种新的超声心动图像分割算法,比传统的超声图像分割算法在图像分割精度上有显著的提高。
关 键 词:超声心动图像;图像分割;边缘检测;G VFSnake 模型;Canny 算子中图分类号:T P391 72 文献标识码:A 收稿日期:2006 12 28在医疗诊断过程中,医护人员通过观测超声心动图,可以了解到心脏与大血管的搏动情况、房室的舒张和瓣膜开关的活动规律;除此之外,医护人员还能根据心室边界的位置测量出房、室腔的大小,计算心排出量、射血分数等以了解左心室功能。
因此,精确地提取出心室的轮廓,成为医疗诊断的第一步。
遗憾的是由于超声成像的物理因素,在采集到的超声图像中带有不同程度的噪声,在心室的边缘出现灰度模糊、伪影等现象;另外,由于心脏肌肉的运动和血液的流动,使得心室轮廓周围和心室内腔灰度值变化不均匀。
这些都使得提取心室的边缘轮廓变得十分困难。
对超声心动图像的分割成了一个世界性的难题。
目前在临床应用中对超声图像分割使用最广泛的是 基于阀值的分割技术 [1]。
基于阀值的分割方法简单、易操作,而且对这种方法用软件编程使其半自动后具有较高的分割速度(每40ms 左右就能分割出一幅图像)。
但这种方法也有先天的不足!!!只能对噪声较小,分辨率较高的图像起到较好的分割效果,当存在噪声大,边界灰度模糊、弱边界、假影等图像问题时,使用这种分割方法得到的心室轮廓将会和真实轮廓有较大出入。
为了能够更精确的分割心室的轮廓,在分割超声心动图像时引入了Snake 模型技术!!!活动轮廓模型[1]。
超声心动图评价左心室功能
1 左心室收缩功能心腔的测量和左心室收缩功能的测定是超声心动图检查的重要组成部分。
尽管一些新的超声技术如组织多普勒成像、应变成像、三维超声心动图（3D）的应用使得心脏功能的测定更加定量化和精确，二维超声心动图（2D）仍是目前心腔定量测量和左心室（LV）收缩功能测定的主要方法。
同时二维超声心动图可以显示心内膜边界以及室壁增厚情况，从而判断心室整体和局部的收缩功能。
对心室大小和容积变化的分析是定量评价心室整体收缩功能的基础，而对心室局部（节段性）室壁运动的分析是诊断冠心病和进行心脏负荷试验的基础。
各部位心肌机械收缩的同步性在维持最佳心室收缩功能中有重要作用，目前可以应用组织多普勒成像和应变成像来判定。
随诊心室的收缩功能和舒张功能可判断疾病的进展或好转。
心室收缩功能用于指导制定治疗策略。
心腔和左心室容积测定也是心力衰竭及左心室重构临床试验的基本项目。
左室收缩功能从整体和局部两方面进行评价。
1.1 左室整体收缩功能左室射血分数（LVEF）和左室容积，特别是左室收缩末期容积（LVESV）是评价左室收缩功能的指标。
经M型超声心动图测量的左室内径可用于计算左心室舒张末期和收缩末期容积以及射血分数。
当心脏增大心室重构发生球形变时，或心肌梗死，室壁瘤形成或出现节段性室壁运动异常时，M型测定LVEF有很大误差，提倡二维超声心动图测量左室容积及LVEF。
在两个相互垂直的心尖切面（心尖四腔和两腔心），应用改良的Simpson法计算LV 容积和LVEF。
二维超声心动图通常会低估左心室的实际容积。
实时三维超声心动图有可能更加准确。
然而，应用磁共振技术测得的LVEF和二维超声和三维超声心动图测定的结果都接近。
1.2 左室局部收缩功能节段性室壁运动分析：美国超声心动图协会推荐用于节段性室壁运动分析的16节段分段法，将心室被划分为基底部、中部/乳头肌和心尖部3个水平，基底部和中段均被划分为6个节段，心尖部被划分为4个节段。
所有16节段都可以在多个切面水平观察。
辛普森法测心功能
辛普森法测心功能辛普森法（Simpson’s method），又称为两点法，是一种常用于测量心功能的方法。
该方法通过超声心动图来评估左心室的收缩和舒张功能，以及心室内血流速度和容量。
辛普森法的原理是通过超声心动图的断层成像原理，将左心室切面分为多个小块，再通过计算机算法计算每个小块的面积，从而得出左心室的容积和心脏的射血分数。
辛普森法的步骤相对简单。
首先，将超声探头放置在胸骨左缘的第三或第四肋间，垂直于胸骨。
然后，调整探头的位置和角度，以获得清晰的左心室切面图像。
接下来，选择合适的时间点，通常是左心室射血末期或舒张末期，记录下心脏的图像。
对于射血末期的图像，通过画出左心室腔的轮廓，再分割成多个小块。
然后，通过计算每个小块的面积，并将所有小块的面积相加，得出左心室的容积。
对于舒张末期的图像，同样进行相同的步骤，得出左心室的舒张容积。
通过测量左心室收缩末期和舒张末期的容积，可以计算出射血分数（ejection fraction）来评估心功能。
射血分数是指每搏出的血液占左心室容积的百分比。
射血分数正常情况下应该在55%到70%之间，如果射血分数低于55%，则可能存在左心室功能减退的问题。
辛普森法是一种非侵入性、简单而可靠的方法，已广泛应用于心功能评估和疾病的监测。
通过该方法，医生可以快速准确地了解患者的心功能，评估心室的收缩和舒张能力，掌握血液的泵送和供应情况。
此外，辛普森法还可以检测心室壁的运动异常，例如心室壁的运动减弱、运动消失或异常扩张等。
这些异常可作为心脏疾病的诊断依据，帮助医生进一步判断患者的疾病类型和严重程度。
综上所述，辛普森法是一种简便、可靠的心功能评估方法，通过超声心动图测量左心室的容积和射血分数，帮助医生评估心脏的收缩和舒张功能，并诊断心脏疾病。
这项技术已经成为临床医学中不可或缺的工具，为心脏患者的治疗和监测提供了重要的依据。
左心室功能评估方法
左心室功能评估方法左心室功能评估是心脏疾病诊断和治疗中的重要一环。
以下是一些常见的左心室功能评估方法：超声心动图（Echocardiography）：超声心动图是一种非侵入性的检查方法，通过超声波成像可以观察心脏结构和功能。
左心室功能评估的主要参数包括左心室射血分数（Left Ventricular Ejection Fraction，LVEF）、左心室舒张功能、左心室壁运动、二尖瓣环紧缩程度等。
心血管磁共振成像（Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging，CMR）：CMR能够提供高分辨率的心脏图像，对左心室的结构和功能进行详细的评估。
CMR可以测量左心室容积、射血分数、室壁运动、心肌灌注等参数，对心脏病变进行定量化评估。
心脏计算机断层扫描（Cardiac Computed Tomography，CCT）：CCT可以提供三维心脏图像，对心脏结构和功能进行全面的评估。
CCT可以测量左心室容积、射血分数、室壁运动异常、冠状动脉钙化等参数，对冠心病等疾病进行诊断和评估。
心导管检查（Cardiac Catheterization）：心导管检查是一种侵入性的检查方法，通过导管插入血管进入心脏，直接测量心脏各部位的压力和血流动力学参数。
通过心导管检查可以评估左心室射血分数、心脏阻力、血流速度、室间隔厚度等指标，对心脏病变进行定量化评估。
心电图（Electrocardiography，ECG）：心电图可以记录心脏的电活动，评估心律和心脏传导情况。
虽然心电图不能直接测量左心室功能参数，但它可以提供一些间接指标，如心律失常、心脏肥大等，对心脏功能进行初步评估。
以上方法在临床实践中经常用于左心室功能的评估，医生会根据具体病情和需要选择合适的检查方法来进行评估和诊断。
左心室收缩功能的超声心动图评价方法
左心室收缩功能的超声心动图评价方法【摘要】左心室收缩功能是心脏的重要功能，包括整体收缩功能和局部收缩功能，不同患者、不同病情条件下，可选用不同超声技术评价左心室收缩功能，并可将各种超声技术联合使用，提高其评价的准确性，能早期给临床提供准确、有效的信息。
【关键词】超声心动图；评价；左心室收缩功能Echocardiographic Evaluation of Left Ventricular Systolic FunctionWU Qiao-ling，DING Yun-chuan（Yan'an Hospital Affiliated to Kunming Medical University）【Abstract】Left ventricular systolic function is an important function of the heart，including whole contractile function and local contractile fuction.In different circumstances，choose different methods and combine those to improve the accuracy and effective information for the clinical.【Key words】Echocardiography；Evaluation；Left ventricular systolic function前言左心室的收缩功能一直是医学研究的重要内容，左心室的收缩和舒张运动是一个复杂的多模式的空间运动过程，随着超声心动图学的发展，评价左心室收缩功能的新技术、新方法越来越多，从二维超声心动图方法，如M型超声心动图、Simpson法等，到三维超声心动图方法，如三维全容积成像、三维斑点追踪技术等，先后从二维左心室内径、面积等的改变，评价左心室收缩功能，到后面三维立体的更加量化评价心脏形态和心肌应变等，更加综合精确地评价左心室收缩功能。
CT心脏图像分割方法研究的开题报告
CT心脏图像分割方法研究的开题报告一、研究背景与意义心脏疾病已成为影响人类健康的重大疾病之一，而CT技术的快速发展为心脏疾病的诊断和治疗提供了更有效的手段。
因此，对CT心脏图像的精准分割是进行心脏疾病诊断和治疗的关键步骤。
传统图像分割方法在处理CT心脏图像时存在着许多问题，例如对复杂心脏结构分割效果不好、处理速度慢等，因此需要采用一些更先进的分割方法。
近年来，深度学习技术在图像分割领域中起到了重要作用，其针对大规模数据的统计处理可以提高分割的准确度和鲁棒性。
因此，采用深度学习技术对心脏图像进行分割更是一个值得探究的方向。
二、研究目标本研究的主要目标是探究一种针对CT心脏图像分割的深度学习方法。
具体实现包括以下几个步骤：1、收集大量的CT心脏图像和对应的标注数据，进行数据预处理和标准化；2、调研和对比现有的深度学习分割模型，选择适合的模型；3、对所选模型进行修改和优化，精细化定制模型；4、使用修改后的模型对心脏图像进行分割，评估模型的效果。
三、研究方案1、数据准备收集包含心脏CT图像和标注数据的数据集，进行数据预处理和标准化。
2、模型选择调研和对比现有的深度学习分割模型，比如常用的Unet、FCN、Segnet等，根据CT心脏图像的特征选择适合的模型。
3、模型优化根据CT心脏图像的特点和需求，对所选模型进行修改和优化，精细化定制模型。
4、模型评估使用修改后的模型对心脏图像进行分割，选择准确性和效率作为评估指标。
四、预期成果通过本研究，可以探究出一种针对CT心脏图像分割的深度学习方法，并对所选模型进行修改和优化，使其适用于复杂心脏结构的分割。
同时，可以评估模型的准确性和效率，为后续的心脏疾病诊治提供支持。
五、研究难点及解决方法1、数据集的收集和标注是研究过程中的难点，需要耗费大量人力和时间。
可通过开源数据集的利用和与医学机构的合作获取大量的数据集和标注数据。
2、各种深度学习分割模型的选择和优化需要很强的专业技术支持，可通过与领域内专家和企业的合作获取技术支持。
心脏核磁共振图像中左心室的分割算法研究
龙源期刊网
心脏核磁共振图像中左心室的分割算法研究作者：乜大伟
来源：《硅谷》2012年第13期
摘要：随着经济水平的日益提高，自然环境的不断恶劣，沉重的各种压力和激烈的各种竞争，心血管疾病的发病率不断上升。
因此，近年来通过医学影像检查，从而对心脏的运动进行定性和定量的分析，并进而分析与心血管疾病的关系成为热点。
提出一种新的基于水平集算法和心脏特殊组织构造的心脏MRI图像中左心室的分割算法。
本算法能够很好解决传统的图像分割方法在分割心脏左心室心肌的外膜边缘时存在的严重的分割外凸以及对心脏内膜边缘的分割也不准确等诸多不足。
心脏超声图像三维分割方法
二维 分 割 方 法 ： 嘱患 者 采 平 卧位 或 左 侧 卧位 ， 探 头 放 置 于胸 骨左 缘第 ３或第 ４肋 间 ， 涂 耦合 剂后 进 行
定点 ， 或探 头作 弧形 转 动 扫 查 ， 采 用 三 个 直 角 相 交 的
切 解决 的重 大 问题 。随着 医疗 技术 的不 断精进 ， 超 声 医学得 到 了突 飞猛 进 的 发 展 。其 中心脏 超 声 便 是 发
观 察组 采取 心脏 超声 图像 三维 分 割方法 诊察 ， 对 照组 采 取二 维 分 割 方 法 诊 察 。观 察 组 患 者 年 龄 ３ ９～７ ９ 岁， 平均（ ５ ８－ ４ － ２ ． １ ） 岁， 男性 患 者 １ ８例 ， 女性患者 １ ２
慢性胆囊炎是一种常见的胆囊疾病近年来呈现逐年上升的趋势患者常伴有胆囊结石由于结石的部位不同形态大小和成分等都有明显的差别发病原因也各不相同因此其临床症状和病理表现也因人而异严重的危害了患者的身心健康相对于保守治疗而言腹腔镜胆囊切除术具有创伤面积小术后恢复快住院费用低等优点已经受到越来越多的应用已经成为了治疗慢性胆囊炎的金标准本文探讨腹腔镜逆行次全胆囊切除术在治疗慢性结石性胆囊炎的效果旨在为今后的临床应用提供一个参考
１ ． ４ 结 果
为心脏病变的诊断与治疗提供大量可靠信息 ， 具有不 容 忽视 的 作 用 Ｊ 。为了获取更 多、 更 为 准 确 的 相 关
信息 ， 三维 分割周 像 十分必 要 。为 此 ， 选取 ６ ０例 心脏 病 变患 者为 研究 对 象 ， 采 用 图像 分 割方 法 诊 察 ， 并 获 取 一定 的成 效 ， 现报 道如 下 。
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左心室超声心动图分割方法的研究
作者：赵佳旻刘涵锐郭斌
来源：《智能计算机与应用》2017年第06期
摘要：关键词：中图分类号：文献标志码： A文章编号： 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
随着近代计算机技术、通信技术以及成像技术的飞速发展，在医学诊断方面已经从观察解剖组织结构，进化发展到利用医学图像快速确诊病变部位，最大限度提取有效信息，为医生的最终诊断提供重要依据，同时大大降低误诊几率。
图像研究[1]主要分为图像处理、图像分析和图像理解三个方面，而本文设定的图像分割
则隶属于图像分析方面。
图像分割，就是将具有相同特征的目标置于同一区域内，将不同特征的目标划分提取到不同的区域，同时这也是高级图像分析的应用基础。
在医学中，超声波成像技术已在医疗诊断方面获得了广泛的应用。
超声波成像就是以超声波脉冲作为信息的载体，利用经由人体内部器官反射后的回波来获取人体内部器官的断层结构。
超声波成像因其对人体无损害、诊断成本较低、可以实时成像以及对待诊人群无限制等优势，在医学诊断领域占有一席之地。
然而，因超声波在人体内的传播的复杂性，包括散射、多次反射和衍射等，使得所成的像存在数目庞大的斑点和噪声[2]，严重影响了超声波成像的清
晰度和质量，这也使得对图像分割技术有了更高的要求。
现如今，心脑血管病已严重威胁人类身体健康，成为人类死亡的三大杀手之一。
“三高、三低”是心脑血管疾病的主要特点，即发病率、致残率、死亡率高，知晓率、治疗率、控制率低。
同时冠心病[3]等心血管疾病的高额的治疗费用，也给数以百计的家庭带来负担。
越来越
多的人意识到定期进行心血管疾病的检查的重要性。
而多数心血管疾病都会影响心脏左心室的生理形态，所以对左心室的超声检查也成为判断心脏是否发生病变的重点预备前提条件。
为了获取心脏左心室的静态指标，需要对左心室的内膜进行有效提取，也为进一步的诊断工作提供了必备基础。
对超声波成的像进行图像分割也面临一些难关与挑战。
首先是心脏结构的复杂性，其次是心脏的持续跳动使得所成图像在相位特性上存在变化性，再者，心肌与周围的器官在回声特性上存在相似性，使得所成图像在边界处出现模糊不清、难以分辨的情况，从而导致图像分割难度大幅提升。
而且，分割模型还将直接影响和决定分割效果的优劣，对图像分割越精确、越快速，便可越早诊断病情。
综上论述可知，本文着眼于左心室心肌超声波形成图的图形分割的研究，通过简述超声成像的图形分割的算法成果发展，再结合水平集相关理论的阐释研究，在此基础上综合运用改进的Li变分水平集模型以及设计能量函数的方法对左心室进行图像分割，最后则引入多特征快速分割模型实现快速分割。
1左心室超声心动图像分割方法的研究进展
近年来，基于变分偏微分方程的算法，因其独特的分割思想，已成为医学图像分割领域的研究重点。
该算法主要分为两大类：基于参数的活动轮廓模型和基于区域的几何活动模型，其本质都是寻找该偏微分方程的极小值，从而达到图像分割的设计目的。
下面将给出具体内容的解析与论述。
1.1水平集方法。