专利名称：用电影延迟增强磁共振跟踪和分类心脏左室的系统和方法
技术领域：
本发明涉及一种用于评估和量化坏死的心脏组织的医疗成像方式，并且更特别地，本发明涉及一种用于使用电影—延迟增强磁共振(电影-DEMR(cine-delayed enhancement magnetic resonance))来跟踪左心室组织和将左心室组织分类为可存活的或不可存活的组织的系统和方法。
背景技术：
本申请要求2005年3月23日提交的美国临时申请No.60/664,394的利益，该临时申请的副本在此引入作为参考。
在心脏病发作的后果中，为了对某些类型的心脏疾病有效地研发干预策略和治疗计划而对不可存活(坏死)的组织进行识别和评估是必要的。例如，那些健康的或者通过冠状动脉架搭桥术、支架置入等能够恢复的那些组织应该与那些不可存活的或不可挽回地被损伤的组织区分开来。以这种方式，可以关于哪些患者可能从血管再造中受益以增强其心脏功能及存活率作出预测。
目前，医生依靠一些非侵入性指标来确定心肌组织的存活能力。例如，心肌的形态、尤其是其低粘稠性(thinning)是坏死组织的迹象。另外，异常运动、诸如区域的被动运动或完全不运动的极端情况也能指示心肌的损伤。然而，虽然形态和功能的改变指示组织异常，但是这些改变对区分异常组织和不可存活的组织不足够敏感。
对比度增强成像技术也可被用于帮助识别不可存活的区域。例如，正电子发射断层扫描(PET)和单光子发射断层扫描(SPECT)都能通过不同的信号强度来指示存活性信息。然而，由于这些方式的分辨率很低，所以这些方式的功用有限并且在PET的情况下通常不可得到。
另一种对比度增强成像技术(DEMR)已被表明能够直接可视化不可存活的心肌。DEMR是这样一种成像技术，其中不可存活的心肌组织表现为具有增加的信号强度。DEMR典型地在注射顺磁性造影剂(例如钆喷酸葡胺注射剂(Gd-DTPA，gadopentetate dimeglumine))之后的20-30分钟之后使用标准反转恢复MR采集序列来执行。DEMR已被显示出具有足够的空间分辨率，以将左心室壁内的可存活(正常或缺血性)的心肌与不可存活的心肌准确地区分开来。
放射科医师典型地结合其他操作方式(例如电影MR)采集DEMR图像，并使用其领域知识和经验来隔离不可存活的组织。最近研发的技术是电影-DEMR，其源自结合电影MR采集DEMR图像。电影-DEMR以左心室(LV)为目标，并结合了电影MR和DEMR两者的优势。与电影MR相似，电影DEMR显示了随时间跳动的心脏，这允许检测被用于确定心脏的健康状况的运动异常。与DEMR相似，在电影-DEMR中，不可存活的组织表现出具有增加的信号强度，这允许对不可存活的心肌的数量进行量化。
与独立的电影MR和DEMR采集相比，电影-DEMR通过用一种采集代替这两种采集来减少扫描时间，因此采用融合的同时发生的可视化取代这两个序列在脑力上的结合。另外，电影-DEMR避免了潜在的两个独立图像序列的配准失误(mis-registration)。进一步，利用电影-DEMR，最佳描述不可存活的组织的阶段(phase)比在DEMR中更可能成像，因为采集不止一个阶段。
图1包括用增加的信号强度(由箭头指示)显示不可存活的区域的单个阶段DEMR图像(图像(a))，以及来自中间心室短轴电影采集的心脏舒张末期和心脏收缩末期的图像(图像(b和c))。另外，图1包括来自15个阶段的电影-DEMR采集的心脏舒张末期和心脏收缩末期的图像(图像(d和e))。如可观察到的那样，与DEMR不同，在心脏舒张末期和心脏收缩末期的电影-DEMR图像中可以看见不可存活的组织。进一步，当不可存活的组织不是透壁的时候，与电影相比，在电影-DEMR中更容易看见健康组织是如何运动的，因为健康的和不健康的区域能够被区分开来。
虽然与单独的电影和DEMR序列相比，电影-DEMR在空间和时间分辨率上都降低了，但是，在其中临床医生分析了同一个体的电影-DEMR、电影和DEMR图像的最近研究中已表明组织类别中有很强的相关性。如此，需要一种采用电影-DEMR来分析LV中的组织以使得能够对心脏疾病作出准确和高效的诊断的技术。
发明内容
本发明提供了一种用于使用电影-DEMR来跟踪和分类LV的系统和方法。
在本发明的一个实施例中，一种用于使用电影-DEMR来跟踪心脏左室的方法包括描绘心脏的心动周期的第一阶段的图像中的左心室的心肌边界；第一阶段的图像与该心动周期的第二阶段的图像进行配准；将来自第一阶段的心肌边界复制到第二阶段上；使第一阶段的心肌边界与第二阶段的心肌边界相吻合；并细化第二阶段的心肌边界。
心肌边界被手工绘于第一阶段的图像上，第一阶段的图像是电影-DEMR图像序列的第一图像。第二阶段的图像是电影-DEMR图像序列的第二图像。心肌边界表示心内膜和心外膜。
通过执行仿射变换对心肌边界进行吻合。通过将第二阶段的径向强度分布图(profile)与第一阶段的径向强度分布图进行匹配来细化第二阶段的心肌边界。
该方法进一步包括分类可存活组织与不可存活组织。可存活组织与不可存活组织通过使用训练过的支持向量机来进行分类。该方法进一步包括将第一阶段的图像与心动周期的第三阶段的图像进行配准；将来自第一阶段的心肌边界复制到第三阶段上；使第一阶段的心肌边界与第三阶段的心肌边界吻合；以及细化第三阶段的心肌边界。
在本发明的另一实施例中，一种用于使用电影-DEMR来跟踪心脏左室的系统包括用于存储程序的存储设备；与该存储设备进行通信的处理器，该处理器执行所述程序以描绘心脏的心动周期的第一阶段的图像中的左心室的心肌边界；将第一阶段的图像与心动周期的第二阶段的图像进行配准；将来自第一阶段的心肌边界复制到第二阶段上；使第一阶段的心肌边界与第二阶段的心肌边界吻合；并细化第二阶段的心肌边界。
心肌边界被手工绘于第一阶段的图像上，第一阶段的图像是电影-DEMR图像序列的第一图像。第二阶段的图像是电影-DEMR图像序列的第二图像。使用MR扫描仪来采集电影-DEMR图像序列。
心肌边界表示心内膜和心外膜。心肌边界通过执行仿射变换进行吻合。第二阶段的心肌边界通过将第二阶段的径向强度分布图和第一阶段的径向强度分布图进行匹配来细化。
所述处理器进一步执行程序代码，以分类可存活组织与不可存活组织。可存活组织和不可存活组织通过使用训练过的支持向量机进行分类。该处理器还执行程序代码以将第一阶段的图像与心动周期的第三阶段的图像进行配准；将来自第一阶段的心肌边界复制到第三阶段上；使第一阶段的心肌边界与第三阶段的心肌边界吻合；以及细化第三阶段的心肌边界。
在本发明的又一实施例中，一种用于使用心脏的心动周期的电影-DEMR图像序列来跟踪和分类心脏左室的方法包括描绘心动周期的第一阶段的图像中的左心室的轮廓，其中所述轮廓表示心内膜和心外膜；将第一阶段的图像与心动周期的第二阶段的图像进行配准；将来自第一阶段的所述轮廓复制到第二阶段上；通过执行仿射变换使第一阶段的轮廓与第二阶段的轮廓吻合；通过匹配第二阶段的径向强度分布图和第一阶段的径向强度分布图来细化第二阶段的轮廓；以及通过使用训练过的支持向量机来分类活组织与死亡组织。
前述特征是有代表性的实施例，并且被提出来帮助理解本发明。应该理解的是，这些特征没有试图被认为是对如权利要求书所限定的本发明的限制或者是对权利要求书的等同表述的限制。因此，这些特征的概括在确定等同含义时不应被认为是起决定性作用的。本发明的其它特征将从附图中和从权利要求中在随后的描述中变得显而易见。
图1显示了两组图像，用于比较电影-DEMR的研究与独立的电影和DEMR的研究；图2是根据本发明的示例性实施例的用于使用电影-DEMR来跟踪和分类LV的系统的框图；图3是描述根据本发明的示例性实施例的用于使用电影-DEMR来跟踪和分类LV的方法的流程图；图4是描述图3的用于跟踪LV的方法的图像序列；图5是描述图3的用于跟踪和分类LV的方法的两幅图像；和图6是描述图3的用于跟踪和分类LV的方法结果的接收器操作特性(ROC)曲线。
具体实施例方式
图2是根据本发明的示例性实施例的用于使用电影-DEMR来跟踪和分类LV的系统200的框图。
如图2中所示，系统200其中包括诸如MRI设备的采集设备205、PC 210和通过有线或无线网络220进行连接的操作者控制台215。
PC 210包括被连接到输入设备250和输出设备255的CPU 225和存储器230，所述PC 210可以是便携式或膝上型计算机、医疗诊断成像系统或图像存档与通信系统(PACS，picture archiving communications system)数据管理站。CPU 225包括跟踪和分类模块245，其包括以下参考图3-6要讨论的一种或多种用于跟踪和分类LV的方法。
应当理解的是，跟踪和分类模块245可以是两个独立的模块，其中一个模块实施跟踪部分，而另一个模块实施分类部分。另外，模块245可以位于CPU 225之外。
存储器230包括RAM 235和ROM 240。存储器230也可以包括数据库、磁盘驱动器、磁带驱动器等或者其组合。RAM 235用作存储在运行CPU 225中的程序期间所使用的数据的数据存储器并且被用作工作区。ROM 240用作用于存储在CPU 225中所运行的程序的程序存储器。输入250由键盘、鼠标等构成，而输出255由LCD、CRT显示器或打印机构成。
系统200的操作可以由操作者控制台215进行控制，该操作者控制台215包括控制器265(例如键盘)以及显示器260。操作者控制台215与PC 210和采集设备205进行通信，使得由采集设备205所收集的图像数据能够由PC 210再现(render)并在显示器260上显示。
应当理解的是，PC 210可被配置来在缺少操作者控制台215的情况下使用例如输入设备250和输出设备255来操作和显示采集设备205所提供的信息，以运行由控制器265和显示器260所执行的某些任务。
操作者控制台215可以进一步包括能够处理所采集的图像数据集(或其部分)的任何合适的图像再现系统/工具/应用程序，以在显示器260上生成和显示图像。更准确地说，图像再现系统可以是提供医疗图像数据再现和可视化的应用程序，并且其可以在通用或专用计算机工作站上运行。
图3是示出根据本发明的示例性实施例的用于使用电影-DEMR来跟踪和分类LV的方法操作的流程图。
如图3中所示，从患者心脏中采集电影-DEMR图像数据(310)。这通过使用采集设备205来实现。在该实例中，可使用采用以下典型的采集参数的1.5TMR扫描仪回转角50°、重复时间2.5ms、回波时间1.1ms，带宽1090Hz/像素、视野380mm、矩形视野75％以及采集矩阵192×115(频率、相位)。默认状态下，以覆盖心动周期的可变时间间隔在每个电影-DEMR系列中采集15个图像帧。另外，在静脉注射0.5mmol/ml的Gd-DTPA 40ml后约10-20分钟之后的单次呼吸抑止期间采集所述图像。
应当理解的是，电影-DEMR成像是以反转恢复、单次激发(single-shot)、平衡稳态自由进动(bSSFP)成像为基础的。在电影-DEMR成像中，心电图仪(ECG)触发的电影系列的每个图像帧是在独立的RR间隔期间使用恒定的反转时间来采集的，并且多个图像帧每隔一次心跳被采集一次，以允许MR扫描仪中的磁化恢复。这样，为了产生电影系列，在多个图像帧之间改变触发延迟，从而导致了一系列单次激发图像，每个图像来自心动周期的不同阶段。
在电影-DEMR图像数据被采集和重建之后，手工描绘心动周期的第一阶段的图像中的LV的心肌边界(320)。换句话说，心肌边界由医生用鼠标或记录笔围绕LV的心内膜和心外膜绘出边界进行定义。一旦已描绘出心肌边界，LV的心肌就自动被分割(330)。
现在将讨论通过其得出心肌的自动分割的理论和过程。应当理解的是，在以下讨论中，心内膜和心外膜偶尔会分别被称为内和外轮廓。
心肌的分割当分割心肌时，首先，让Cn代表所采集的电影-DEMR图像的向量，其中n个连续阶段代表心脏的一个空间切片。接着，让S1(r)代表手工绘制在阶段1或第一阶段上的轮廓。换句话说，S1(r)代表步骤320中由医生所描绘的心肌边界。
在阶段2..n中定位LV通过C1与Ck(k＝2...n)的非刚性配准可找到LV在阶段k＝2..n中的近似位置。这样，在步骤330-1中，第一阶段的图像与心动周期的第二或随后阶段的图像进行配准。这导致一系列变形场(deformation field)Dk，从而使 这些变形场接着被用于S1(r)(r0→1)，以达到Slocalizedk(r)=Dk(S1(r)),k=2..n]]>Slocalizedi(r)的质心、即x→centerk=∫SlocalizedkSlocalizedk(r)dr]]>是这样的位置，从该位置开始在Ck(k＝2..n)中搜索LV。由于这一变形对于其他结论来说太不严密且所得出的轮廓变形过大而无法作为该过程的下一步的开始点，所以C1被复制以取代CK且以 为中心，得到sk′(r)。这样，在步骤330-2中，来自第一阶段的心肌边界被复制到第二阶段上。
轮廓的仿射变换一旦心肌边界已从第一阶段被复制到第二阶段，这些心肌边界就会发生变形，以致这些心肌边界与第二阶段的边界吻合(330-3)。这通过应用由五个参数组成的仿射变形使Sk′(r)变形来与图像Ck吻合完成，这五个参数是在x和y方向上的平移 在Hk(sqk,smk)=1sqksmk1]]>中的剪切参数sqk和smk，以及缩放参数ωk。例如，平移可被限制为10个像素的距离，剪切被限制为±60度，而缩放被限制为±20％。
调整仿射参数，以使由分量E1、E2和E3所组成的能量项最小化，从而 所得出的轮廓Sk″(r)可以用作局部细化过程的起点。
虽然上述过程使用了仿射变换，但是由于其冲击了约束与自由之间的平衡，因此应当理解的是，使用非刚性配准来替代仿射变换。
跟踪的局部细化在心动周期的过程中，LV的形状以非刚性方式变形。仿射变换只能够在有限程度上表现该变形。然而，仿射变换的确提供了一个基础，从该基础开始可以进行较少约束的搜索。这样，在步骤330-4中，类似于ASM的方法可被用于细化Sk″(r)。
在步骤330-4中，确定在s1(r)的内外轮廓邻近处的径向分布图特征(signature)。这样做，sk″(r)局部变形，以致其在内外轮廓邻近处的分布图特征与s1(r)的那些分布图特征相匹配。现在将讨论这些步骤。
分布图计算首先，对产生分布图 和 (k＝1..n)的j径向方向上的内外轮廓进行采样。径向方向以s1epi(r)或skepi″(r)(依据k而定)为中心。注意由于仿射变换， 可能与 不同。射线使s1(r))或sk″(r)(依据k而定)相交在 和
对于特定的图像k(为了清楚起见，在此可省略k下标)，(对于内轮廓 或者外部轮廓 的)分布图 是ρ的线性函数(-κ2≤ρ≤κ2),]]>以 为中心。这样，p→j(ρ)=((μx+radj-κ2+ρ)Cosφj,(μy+radj-κ2+ρ)Sinφj)]]>其中radj=(μ→-q→j)2,μ→=(μx,μy),]]>并且κ是分布图的长度。
如以下所示，用于匹配分布图的能量εdata被表达为距 偏移 的函数(加回k下标)。
ϵdata(υ→kj)=∫-κ2κ2(Ck(p→kj(ρ)+υ→kj)-C1(p→1j(ρ)))2)dρ]]>当图像Ck中的分布图(其偏移了 )与图像C1中的分布图最佳匹配时，该能量最小。
细化轮廓对于外轮廓，最佳偏移量由简单地使 相对于 最小化来确定，其中υ→kjepi=ArgMinυ→kjepi′ϵ(υ→kjepi′)]]>对于每一个skepi″(r)，三次样条函数对于所有的j均被吻合到点 以形成最终的外轮廓(Fkepi(r))。
内轮廓的吻合稳定性较差，并需要平滑系数。该系数表示内轮廓到固定的外轮廓的范围，该范围具有限制其变形的弹性值。对于给定的图像，k＝2..n(为了清楚起见，此处可省略k下标)，这样，γ(υ→jendo)=1+|dist(q→jepi′-q→jendo)-dist(q→jepi′-(q→jendo+υ→jendo))|dist(q→jepi′-q→jendo)]]>其中 是在径向方向上与最终的外轮廓Fkepi(r)的交点。因此，内轮廓的最佳偏移量由相对于 的最小化来确定(加回k下标)，从而，υ→kjendo=ArgMinυ→kjendo′(γ(υ→kjendo′)ϵ(υ→kjendo′))]]>类似地，三次样条函数与点 吻合，以形成最终的轮廓Fkendo(r)。
现在参考图4，图像(a-i)显示了参考步骤320-330所描述的跟踪方法。例如，如图4中所示，图像(a)显示了被绘于电影-DEMR图像上的第一轮廓410和第二轮廓420，该电影-DEMR图像代表步骤320中的心动周期的第一帧。第一轮廓410是心内膜的轮廓，而第二轮廓420是心外膜的轮廓。如可以观察到的那样，一旦第一和第二轮廓410和420已被绘出，就可以执行步骤330并且轮廓410和420被复制、吻合及细化，使得能够从第一帧到第二帧(图像b)，从第一帧到第三帧(图像c)等等针对心动周期的每个剩余的帧(由图像d-i来表示)跟踪这两个轮廓410和420。
组织分类再参考图3，一旦轮廓已被细化，就可分类可存活组织和不可存活组织(340)。换句话说，健康的和死亡的组织可以被量化。这通过采用训练过的支持向量机(SVM)来完成，以在一旦已检测到心肌边界就分类心肌像素。
当使用SVM时，对于核函数，可使用以下形式的高斯径向基本函数k(φ‾(x→),φ→(x→′))=e-||φ‾(x)-φ‾(x′)||2/2σ2]]>其中φ是特征向量。在此，特征向量φ由三个分量组成1)相对平均心肌强度的像素强度；2)相对于其邻近像素的像素强度的标准偏差；和3)“心肌对比度”，其被定义为图像的平均心肌强度与平均图像强度之比。为了确定核中的σ以及确定K，可采用在最大化裕量和最小化训练集合误差的数量之间的折衷方案(也被称为“留一法(leave-one-out)策略”。
应当理解的是，除了使用SVM，其他诸如采用神经网络、决策树或贝叶斯分类器这样的监督学习技术也可被用于分类心肌像素。
实验结果已经应用步骤310-340的电影-DEMR图像(图像a)的例子如图5中所示。在此，跟踪和分类步骤的结果与由专家提供的无偏见的基础事实相比较。针对总共15幅图像收集来自一些患者的三个阶段(例如，帧5、10、和15)。另外，不同于提供基础事实的另一个专家给出最初的分割，以初始化跟踪。
为进行分割，针对该分布图使用32个径向方向。内和外分布图都有κ＝5的像素长度且用于匹配分布图的搜索空间是三的平方个像素。在所有图像上，心肌边界的跟踪具有2.1个像素的平均误差。关于将像素分类为可存活的或不可存活的像素，发现适当的SVM参数为σ＝0.01和K＝20。不可存活的像素在图5的图像(b)中用白色像素510表示。在96.80％的区域被覆盖在图6中的ROC曲线下时，该实验具有80.76％的灵敏度和96.54％的专一性(specificity)。总正确率为93.46％。
因此，根据本发明的示例性实施例，可由医生采用半自动量化过程来识别和测量死亡的心肌组织，从而减少医生的分析时间及增加医生诊断的准确性，所述半自动量化过程能够贯穿电影-DEMR图像序列跟踪LV的心肌边界并将边界的组织分类为可存活的或不可存活的。
应当理解的是，虽然上面描述的技术可被用于二维图像，但是这些技术也可被用于在MR或体积延迟增强CT扫描期间所生成的3D图像。例如，通过调整上面的技术，在一个阶段中而非跨越大量的轮廓提取LV的3D模型。所述3D模型接着使用上述用于轮廓的相同技术从一个阶段变形到下一个阶段。分类方法仍旧是相同的。
应当理解的是，本发明可以用各种形式的硬件、软件、固件、专用处理器或者其组合来实现。在一个实施例中，本发明可以软件来实现，该软件可以是被有形包含在程序存储设备(例如磁盘、RAM、CD ROM、DVD、ROM和闪存)上的应用程序。该应用程序可以由包括任何适合架构的机器来上载和运行。
进一步应当理解的是，因为在附图中记载的一些组成系统组件和方法步骤可以软件来实现，所以这些系统组件(或程序步骤)之间的实际连接依据本发明以其进行编程的方式可以有所不同。给出在此提供的本发明的教导，任何一个本领域普通技术人员都能够预料本发明的这些及相似的实施方式和配置。
还应当理解的是，上面的描述仅代表用于说明的实施例。为了方便读者，上面的描述集中于可能的实施例的有代表性的例子、描述本发明原理的例子。所述描述没有试图穷尽所有可能的变型。对于本发明的具体部分可能并没有呈现可替换的实施例，或者对于该部分可得到未作进一步描述的替换方案，这不应当被认为是对那些可替换的实施例的放弃。在不脱离本发明的精神和范围的情况下可以实施其他应用和实施例。
因此本发明并非试图被限于具体描述的实施例，因为可以创造出上述众多的变换和组合以及涉及上述非创造性替换的实施方式，但是本发明将根据下面的权利要求进行限定。可以理解的是，许多没有描述的实施例均落入下述权利要求及其它等同表述的文字范围内。
权利要求
1.一种用于使用电影—延迟增强磁共振(电影-DEMR(cine-delayedenhancement magnetic resonance))来跟踪心脏左室的方法，其包括描绘心脏的心动周期的第一阶段的图像中的左心室的心肌边界；将该第一阶段的图像与该心动周期的第二阶段的图像进行配准；将来自该第一阶段的心肌边界复制到该第二阶段上；使该第一阶段的心肌边界与该第二阶段的心肌边界吻合；和细化该第二阶段的心肌边界。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述心肌边界被手工绘于所述第一阶段的图像上，所述第一阶段的图像是电影-DEMR图像序列的第一图像。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述第二阶段的图像是所述电影-DEMR图像序列的第二图像。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述心肌边界表示心内膜和心外膜。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述心肌边界通过执行仿射变换进行吻合。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述第二阶段的心肌边界通过将该第二阶段的径向强度分布图(profile)与所述第一阶段的径向强度分布图进行匹配来细化。
7.如权利要求1所述的方法，进一步包括分类可存活的组织与不可存活的组织。
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述可存活的组织与不可存活的组织通过使用训练过的支持向量机进行分类。
9.如权利要求1所述的方法，进一步包括将所述第一阶段的图像与所述心动周期的第三阶段的图像进行配准；将来自该第一阶段的心肌边界复制到该第三阶段上；使该第一阶段的心肌边界与该第三阶段的心肌边界吻合；和细化该第三阶段的心肌边界。
10.一种用于使用电影—延迟增强磁共振(电影-DEMR)来跟踪心脏左室的系统，其包括用于存储程序的存储设备；与该存储设备进行通信的处理器，该处理器执行该程序以描绘心脏的心动周期的第一阶段的图像中的左心室的心肌边界；将该第一阶段的图像与该心动周期的第二阶段的图像进行配准；将来自该第一阶段的心肌边界复制到该第二阶段上；使该第一阶段的心肌边界与该第二阶段的心肌边界吻合；和细化该第二阶段的心肌边界。
11.如权利要求10所述的系统，其中，所述心肌边界被手工绘于所述第一阶段的图像上，所述第一阶段的图像是电影-DEMR图像序列的第一图像。
12.如权利要求11所述的系统，其中，所述第二阶段的图像是所述电影-DEMR图像序列的第二图像。
13.如权利要求11所述的系统，其中，使用MR扫描仪来采集所述电影-DEMR图像序列。
14.如权利要求10所述的系统，其中，所述心肌边界表示心内膜和心外膜。
15.如权利要求10所述的系统，其中，所述心肌边界通过执行仿射变换进行吻合。
16.如权利要求10所述的系统，其中，所述第二阶段的心肌边界通过将该第二阶段的径向强度分布图与所述第一阶段的径向强度分布图进行匹配来细化。
17.如权利要求10所述的系统，其中，所述处理器进一步执行所述程序代码以分类可存活的组织与不可存活的组织。
18.如权利要求17所述的系统，其中，所述可存活的组织与不可存活的组织通过使用训练过的支持向量机进行分类。
19.如权利要求10所述的系统，其中，所述处理器进一步执行所述程序代码以将所述第一阶段的图像与所述心动周期的第三阶段的图像进行配准；将来自该第一阶段的心肌边界复制到该第三阶段上；使该第一阶段的心肌边界与该第三阶段的心肌边界吻合；和细化该第三阶段的心肌边界。
20.一种用于使用心脏的心动周期的电影—延迟增强磁共振(电影-DEMR)图像序列来跟踪和分类心脏左室的方法，其包括描绘心动周期的第一阶段的图像中的左心室的轮廓，其中该轮廓表示心内膜和心外膜；将该第一阶段的图像与该心动周期的第二阶段的图像进行配准；将来自该第一阶段的轮廓复制到第二阶段上；通过执行仿射变换使该第一阶段的轮廓与该第二阶段的轮廓吻合；通过将该第二阶段的径向强度分布图与该第一阶段的径向强度分布图进行匹配来细化该第二阶段的轮廓；和通过使用训练过的支持向量机来分类活组织与死亡的组织。
全文摘要
提供一种用于使用电影一延迟增强磁共振(电影－DEMR)来跟踪和分类心脏左室的系统和方法。用于跟踪左心室的方法包括描绘心脏的心动周期的第一阶段的图像中的左心室的心肌边界(320)；将第一阶段的图像与心动周期的第二阶段的图像进行配准(330－1)；将来自第一阶段的心肌边界复制到第二阶段上(330－2)；使第一阶段的心肌边界与第二阶段的心肌边界吻合(330－3)；和细化第二阶段的心肌边界(330－4)。
文档编号A61B5/055GK1846609SQ20061007474
公开日2006年10月18日 申请日期2006年3月23日 优先权日2005年3月23日
发明者T·奥东内尔, R·M·塞特塞尔, E·迪基茨, R·D·怀特 申请人:西门子共同研究公司, 克里夫兰诊所基金会