专利名称：一种心脏核磁共振图像的快速分割方法
技术领域：
本发明涉及一种图像分割方法，特别涉及一种心脏核磁共振图像分割方法，属于医学图像分析领域。
背景技术：
心脏MRI (magnetic resonance imaging)能够提供高分辨率、高品质的图像，对心脏的解剖结构和功能进行准确的描述，是当前医学图像分析领域的研究热点之一，也是心脏疾病诊断的重要辅助手段，对心血管疾病的早期无创诊断和准确预后评估具有重要意义.为了充分利用图像中的解剖信息，为临床诊断提供量化、直观的参考，首先必须分割出左室壁的内、外膜.然而，由于心脏的运动和血液的高速流动，图像受噪声干扰，使得心脏 MR图像的分割仍是一个值得深入研究的问题.近年来，对心脏MR (magnetic resonance)图像的分割国内外都有广泛研究，这些方法大致可以分为基于形态学的方法，基于模糊聚类的方法，基于模板的方法以及基于主动轮廓模型的方法等.主动轮廓模型能够将有关目标形状的先验知识和来自图像的知识融入一个统一的过程中，是当前图像分割领域的热点方法，也是心脏MR图像分割中的主流方法，在国内外都有广泛研究。Hong等人采用基于Lagrange动力学的B样条Snake模型来提取左室壁内膜，Makowski等人采用气球Snake模型来分割左室壁内膜，设计了专门的方法来解决轮廓缠绕问题。Nguyen等人对传统Snake，GVF (gradient vector flow) Snake和气球Snake模型分割左室壁内膜的结果作了比较，并与手工勾勒的轮廓进行对比验证，其中，GVF Snake模型性能最好。Jolly等人首先采用极大鉴别分析方法来找到左室壁内膜的大致轮廓，并用Snake模型提取左室壁内膜。Nachtomy等人提出了一种基于阈值的方法提取左心室内、外膜，但由于阈值的局限性，结果并不令人满意。Pednekar等人针对图像的模糊特点，提出了一种基于模糊分析的左室壁内、外膜分割方法。国内对心脏图像的分割也有相关研究，周寿军等人用梯度矢量流(gradient vector flow, GVF) Snake模型分割左心室时，引入广义模糊集合理论，提出了广义模糊梯度矢量流。秦安等人将广义模糊梯度矢量流与几何主动轮廓相结合来分割左心室内膜，然后采用一种区域灰度均值和距离约束的外力来分割左心室外膜。周则明等人将简化Snake模型用于心脏图像分割，并用贪婪算法求解能量泛函的局部极小点。王元全和贾云得提出了二种基于Snake模型的分割策略，引入了形状约束，提出了退化最小曲面梯度矢量流(dmsGVF)和卷积虚拟静电场(CONVEF)外力模型。心脏左心室分割的困难主要来自如下三个方面首先图像灰度不均.这种灰度不均可能是成像过程中射频脉冲的干扰或者磁场强度不均，也可能是血液高速运动冲撞心肌壁造成的；其次，乳突肌的干扰.一般来说，乳突肌与心肌相连的部分被认为是心肌的一部分，而漂浮在血池中的部分则被认为不是心肌的一部分；另外，由于左室壁与右室壁及周围其他组织(如肝脏)等灰度非常接近，形成弱边界，这时基于主动轮廓模型的方法分割左心室外膜时往往发生泄露。现有的方法对于这些问题没有提出很好的解决方案。
发明内容
本发明的目的是针对心脏左心室内、外膜分割存在的图像灰度不均、乳突肌的干扰和弱边界的难点，提出一种快速、高效、鲁棒、准确的图像分割方法，分割左室壁内、外膜。本发明的方法是基于扩展邻域和噪声平滑的广义梯度矢量流(ENGGVF)模型提出的，其原理如下Snake模型是一种自顶向下的图像分析方法，具有传统方法无法比拟的优点。 Snake模型用曲线c (s) = (x (s), y (s)) (s e
)来定义，这是以归一化弧长s作为参数的曲线表达形式。它通过极小化如下的能量泛函来确定目标轮廓
权利要求
1. 一种心脏核磁共振图像的快速分割方法，其特征在于包括以下步骤一、对取得的心脏核磁共振图像进行高斯滤波预处理根据方程/ = Gfj ΘI0，对取得的心脏核磁共振图像进行高斯滤波预处理，式中Itl为输入的原始图像结构信息，G。为标准差为σ的二维高斯函数， 表示卷积运算；二、在预处理后的图像上计算基于扩展邻域和噪声平滑的广义梯度矢量流的外力场， 记为ENGGVF外力场，具体方法为1)定义ENGGVF外力场F。ut的初始值定义图像I (X，y)的边缘映射为f(x，y)，设&和4分别为边缘映射f沿χ轴方向和 7轴方向的一阶导数，边缘图的梯度向量双(^)=[人，人]，构成了一个向量场￥0^，y)= [u (x, y)，ν (χ，y) ] = [fx，fy]，作为外力场 F。ut 的初始值；2)根据外力场F。ut的初始值，计算ENGGVF外力场 ENGGVF外力场的迭代公式如下 \ut = g(|V/|)(M NS24-w RM24)-h(\Vf\){u - fx) I Vi = g(|v/|)(v NS24-v RM24)-/2(|v/|)(v - fy)⑴其中，(g)表示卷积，对|v/|) = exp(-|V/| /P) , k 为调整常量，K|V/|) =，NS24 =001/1200 _"1/241/241/241/241/24001/12001/241/241/241/241/241/121/121/31/121/12RM24 =1/241/2401/241/24001/12001/241/241/241/241/24001/12001/241/241/241/241/24为卷积模板，迭代次数由用户设定，迭代计算到ENGGVF外力场V(x，y) = [u(x，y)，ν(x，y)]稳定为止；三、在预处理后的图像上定义心脏左心室内膜初始化轮廓位置初始轮廓任意选取位于心脏左心室内膜范围内的一个圆；四、对心脏左心室内膜进行分割根据步骤二计算出的ENGGVF外力场，在初始化轮廓确定的情况下分割出内膜，在曲线演化过程中需添加椭圆形状能量约束，具体的分割过程如下 1)构造椭圆形状能量约束场定义轮廓线为曲线c (s) = (x(s)，y(s))，其中s e W，1]，构造椭圆形状能量约束场， 引入椭圆形状能量约束项Eellipse =-x{ (OO) - Xc) COS(S) + (y(s) - yc) sin(0) - rx cos(2^5 - θ)) ds(2)1 fi 2+ — χ I (-(x(^) -xc)sin(^) + (y(s) - yc)cos(没)-r2 sin(2^s - θ)) ds 2 Jo其中，(x。，y。)为椭圆中心，θ为椭圆偏转角，I^r2分别为椭圆的两半径，[cx，cy，θ , r1 r2]可以通过最小二乘法拟合；根据变分法原理，得到下列离散形式的欧拉方程X1 -Xc-Yl cos(2^/ - ^)cos(^) + r2 sin(2^/ - ^)sin(^) = 0 ^ -凡-T1 008(2 - θ) sin⑷-r2 sin(2^ - Θ) cos(^) = O(3)其中，i =0,1,…，n-1 ；从而得到椭圆形状能量约束场为 Feiiipse = (xi‘ Yi) = [xc+r1cos(2 η i/n- θ )cos( θ )-r2sin(2 η i/n- θ )sin( θ ),(4)Y^r1Cos (2 η i/n- θ ) sin ( θ ) +r2sin (2 η i/n- θ ) cos ( θ )]2)构造曲线迭代公式为C(S) = λ ^int+ λ 2F0Ut+ λ 3Fellipse(5)其中，入2和λ 3分别为内力场、ENGGVF外力场和椭圆形状能量约束场的权重系数； 内力场Fint= α Css (s)-β Cssss(S),其中，α和β为弹性和刚性系数，css (s)为曲线c(s) 关于s的二阶导数，Cssss(S)为曲线C(S)关于s的四阶导数；而外力场为步骤二计算出的 ENGGVF外力场；椭圆形状约束能量场采用公式(4)；3)将初始化轮廓作为曲线迭代公式的初始值，迭代计算上述曲线迭代公式(5)，得到一个稳定的解，即曲线收敛到左心室内膜的轮廓；五、将心脏左心室内膜的最终分割轮廓结果定义为心脏左心室外膜的初始化轮廓位置；六、将原始边缘图中内膜轮廓所包围区域的边缘强度置为0，这就抹平了左室壁内膜边缘及部分噪声，再采用这一改动的边缘图来重新计算ENGGVF外力场；七、对心脏左心室外膜进行分割在步骤六计算出的ENGGVF外力场作用下，根据步骤五定义的外膜初始化轮廓，对心脏左心室外膜进行分割，在曲线演化过程中需添加椭圆形状能量约束，具体的左心室外膜分割过程等同步骤四的左心室内膜分割过程。
全文摘要
本发明涉及一种心脏核磁共振图像的快速分割方法，包括以下步骤一、对取得的心脏核磁共振图像进行高斯滤波预处理；二、在预处理后的图像上计算基于扩展邻域和噪声平滑的广义梯度矢量流的外力场；三、定义心脏左心室内膜初始化轮廓位置；四、对心脏左心室内膜进行分割；五、将心脏左心室内膜的最终分割轮廓结果定义为心脏左心室外膜的初始化轮廓位置；六、将原始边缘图中内膜轮廓所包围区域的边缘强度置为0，重新计算基于扩展邻域和噪声平滑的广义梯度矢量流的外力场；七、对心脏左心室外膜进行分割。本发明基于卷积运算，考虑了椭圆形状能量约束，具有运算速度快、捕捉范围大、抗噪能力强的优点，且在弱边界保护和深度凹陷区域的分割上性能卓越，能准确地分割心脏左心室内、外膜。
文档编号G06T7/00GK102509292SQ201110342079
公开日2012年6月20日 申请日期2011年11月3日 优先权日2011年11月3日
发明者刘利雄, 赵恒博, 魏军 申请人:北京理工大学