基于改进动态规划的MR图像左心室分割

为了在MR图像中精确提取左心室外膜,本文提出一种基于改进动态规划的分割方法。先用Otsu阈值法分割心内膜,再在此基础上设计一种改进的动态规划方法来寻找一条闭合的最小代价路径作为心外膜边界。该方法的关键在于路径代价函数的设计,它包括边界灰度因子、梯度因子和形状因子。3个因子之间的权重系数用混沌粒子群算法优化,同时,为了避免心外膜越过心包脂肪,设置了代价无穷大的心外膜"禁区"。将该方法在138幅图像上的分割结果与金标准及相关算法进行比较,结果表明该方法具有更高的分割精度和鲁棒性。