星形算法：超声左心室内膜全自动勾画及收缩功能定量分析

摘要

二维实时超声心动图是一种在临床心血管疾病诊疗中广泛应用的无创的诊断和监护技术,虽然精确勾画舒张期和收缩期左心室的内膜边界可以为临床提供重要的心功能参数,但是由于超声图像的质量问题,全自动、甚至半自动勾画超声边界一直是非常困难的.在该文中,我们描述了一种叫做星形算法(staralgorithm,SA)的新的边界探测算法,它运用代价函数、特定知识来全自动探查左心室的内膜边界.在星形算法的研制中我们针对各种图像质量状况和边界形状设计了一些专门的适应性算法.第一部分 基础实验研究 目的:在基础实验中,我们通过心尖四腔和左心室乳头肌短轴两个切面的图像从超声图像质量和心内膜边界的形状变化两个方面来初步检验星形算法全自动勾画心内膜边界的能力.第二部分临床研究部分 目的:由于在确切勾画超声左心室内膜的方法上一直没有很成功的突破,因此左心室二维整体及局部收缩功能的定量分析一直很少有人研究,在该部分中我们除了1,用大批量临床资料进一步评价星形算法全自动勾画左心室内膜的临床价值.2,还将以手工勾画的左心室内膜边界为依据,研究左心室二维整体和局部收缩功能指标的临床价值.3,并以自行设计的方法为基础,研究左心室舒张末期和收缩末期之间移位的矫正方法.

目录

第一部分基础实验研究

1前 言

2心尖四腔切面左心室内膜全自动勾画

2.1方 法

2.2结 果

3左心室乳头肌短轴切面心内膜全自动勾画

3.1方 法

3.2结 果

4讨 论

第二部分临床实验研究

1前 言

2资料与方法

3结 果

4讨 论

英语缩写对照

参考文献

计算机自动勾画人体脏器超声边界的方法概述