基于心脏电影磁共振图像的一种新的右心室多图谱分割方法

基于心脏电影磁共振图像的右心室(RV)分割,对心脏疾病的诊疗及预后有着十分重要的意义.右心室结构复杂,传统图像分割方法始终未能达到较高的精度.多图谱方法通过配准和融合来实现RV分割,是近几年RV分割中的主要方法之一.本文提出一种新的右心室多图谱分割方法,能够实现RV的全自动准分割.本文首先采用自适应仿射传播算法获取一系列图谱集,并基于豪斯多夫距离和归一化互信息选择与目标图像最相似的图谱集;然后,依次采用多分辨率的仿射变换和Diffeomorphic demons算法将目标图像配准到最相似图谱集,并将配准得到的形变场应用于标记图像获得粗分割结果;最后,本文采用COLLATE算法融合粗分割结果得到RV轮廓.30例心脏电影磁共振数据被用于回顾性分析.本文算法与放射专家手工分割的RV相比,Dice指标和豪斯多夫距离的平均值分别为0.84,11.46 mm;舒张末期容积,收缩末期容积,射血分数的相关系数和偏差均值分别是0.94,0.90,0.86;2.5113,–3.4783,0.0341.与卷积神经网络相比,本文算法在收缩末期的分割精度更接近手动分割结果.实验结果表明,该方法从有效的图谱选择和基于多分辨率的Diffeomorphic demons算法的多级配准提高了右心室分割的精度,有望应用于临床辅助诊断.