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心脏MRI采集自动视图规划与左心房多部分建模分割

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发布时间: 2025-08-21 01:34:10 阅读量: 1 订阅数: 8
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医学图像计算与计算机辅助介入技术进展

### 心脏 MRI 采集自动视图规划与左心房多部分建模分割 在心脏医学影像领域,心脏 MRI 采集的视图规划以及左心房的建模与分割是重要的研究方向,它们对于心脏疾病的诊断和治疗具有关键意义。下面将分别介绍心脏 MRI 采集自动视图规划和左心房多部分建模与分割的相关内容。 #### 心脏 MRI 采集自动视图规划 - **视图规划方法** - 首先对左心室进行勾勒,计算一些心脏锚点。在网格模型中,左心室底部和心尖有对应的顶点,左心室底部中心通过计算底部顶点的质心得到。 - 左心室长轴通过连接底部中心和心尖来计算,此长轴用于规划短轴堆栈,也可采用拟合穿过所有短轴多平面重建(MPR)中心的直线的方法。 - 对于 2 腔和 4 腔视图的规划,从短轴堆栈中重建出心室中部短轴切片(MPR),应用地标检测算法定位右心室前插入点和下插入点。2 腔视图平行于连接两个右心室插入点的直线,并穿过用于地标检测的短轴 MPR 上的左心室血池中心;4 腔视图穿过左心室血池中心和右心室外侧点。 - **实验设置** - **数据采集**:通过单次屏气下的并行成像获取 3D 全胸 MR 扫描。在舒张中期使用 ECG 门控分段采集,采用 T2 准备的 SSFP 读出和化学位移脂肪抑制。典型协议参数为:400x400x220 mm³ 的视野,矩阵为 256x202x44,对应 1.6x2x5 mm³ 的分辨率,插值到 2.5 mm 切片。在 1.5T 西门子 MAGNETOM Avanto/Espree 上使用 32 通道线圈进行采集,加速率为 6 = 3x2(LR 方向的相位编码 x AP 方向的并行采集),PAR 维度采用 3/4 部分傅里叶。屏气时间通常小于 20s,每个心跳单次采集所有相位编码线。按照此基线协议从 77 名患者中获取了 88 个体积,此外还应用了一些实验定位器协议,从 23 名志愿者和患者的组合中获取了额外的 85 个体积,总共从 100 名受试者中收集了 173 个定位器体积。 - **数据处理与评估**:对于每个体积,手动使用三角网格表示法勾勒左心室作为真实值,包括心内膜、心外膜和左心室流出道边界。通过在 3D 中视觉导航体积手动识别标准的 2 腔、3 腔和 4 腔视图,每个视图由平面法向量和平面上的锚点组合记录。左心室长轴真实值计算为从心尖指向左心室底部中心(二尖瓣平面网格点的质心)的向量,作为短轴堆栈的法线方向。采用 4 折交叉验证方案进行评估,将 173 个体积随机分为四等份,同一受试者的体积不划分到不同等份。每次评估时,三份用于训练,一份用于测试,重复四次使每个体积都用于测试一次。评估左心室勾勒结果时,计算拟合网格每个顶点到真实网格的距离(点到网格距离),取平均值作为测量值。该距离测量的均值、标准差和中位数分别为 4.96mm、10.35mm 和 2.51mm,表明后续视图计算的勾勒和锚定效果良好,较大的标准差是由于检测异常值导致的。 - **性能评估** |视图类型|Axis(度)|Base(mm)|Apex(mm)|Angle(度)|Position(mm)| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |Short - axis stack|8.6|13.3|11.7| - | - | |2 - chamber view| - | - | - |18.9|6.6| |3 - chamber view| - | - | - |12.3|4.6| |4 - chamber view| - |
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张_伟_杰

人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
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