[发明专利]长轴后期增强心脏MRI的分割

说明书

技术领域

本发明涉及图像分割，更具体而言涉及在从图像数据计算出的图像中描绘解剖结构。

背景技术

对于心脏病发作之后的手术和治疗规划而言，生存力评估是必不可少的。具体而言，在判断患者是否可以受益于血管再生过程时有生存力的心肌层比例是一项主要因素。除了估计左心室厚度和变厚之外，还可以使用对比度增强成像技术，尤其是后期增强心脏磁共振(LECMR)，以高空间分辨率对正常、局部缺血和无生存力的区域进行可视化。为了定位和量化无生存力的组织，重要的是在所有可用心脏视图上描绘心内膜和心外膜轮廓。具体而言，在长轴采集上获得的轮廓提供了对从短轴数据获得的信息进行补充的信息，因为短轴切片间的间距过大(大到10mm)，无法重建精确的3D心脏体积用于生存力评估。

设计一种自动方法来描绘心内膜和心外膜轮廓是困难的，主要因为造影剂在局部缺血和无生存力的区域中的积累导致的心肌层的不均匀方面。这些区域呈现为白色，而健康部分是黑色的，并且周围的器官从灰色到黑色不一。图1给出了从两位患者获得的LECMR长轴(LA)2-腔视图的两个范例，示出了健康心肌层(11)、血池(12)和异常组织(13)。因此，挑战是从带纹理的环境中提取包含黑色和白色区部两者的结构。此外，白色区域的边界常常显得非常模糊，尤其是如果它们接近血池时，这使得正确定位心内膜特别困难。尽管在处理短轴(SA)数据时也遇到这些困难，但对LA视图而言还有其他困难：心肌层并未呈现出带有能够容易检测的环形；因此必须找到新方式以在找到其轮廓之前定位它。尽管很多科技出版物都在研究长轴图像的分割，仅使用LA数据：M.Blok，M.G.Danilouchkine，C J Veenman，F.Admiraal-Behloul，E.A.Hendriks，J.H.C.Reiber和B.P.F.Lelieveldt，“Long-axis cardiac MRI contour detection with adaptive virtualexploring robot”，Proceedings of the Third International Conference onFunctional Imaging and Modeling of the Heart(FIMH′，2005)，pp.54-64，Springer，2005；使用LA和SA数据：Koikkalainen，M.Pollari，J.S.和K.Lauerma，“Segmentation of cardiac structures simultaneouslyfrom short-and long-axis MR images”，Proceedings of the 7^th InternationalConference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention(MICCAI’04)，pp.427-434，Springer，2004)，但没有任何出版物完整利用了LECMR组织的生存力数据。

发明内容

有利的是提供一种备选方案，用于在存在瘢痕组织的情况下在LECMRLA图像数据中描绘心肌轮廓，其对于在使用各种图像采集模态采集的图像中描绘其他结构也是有用的。

于是，在一方面中，本发明提供了一种用于使用模板在从长轴图像数据计算的图像中描绘心脏的心内膜和心外膜轮廓的系统，其中，所述模板界定用于在所述图像中描绘心内膜和心外膜轮廓的曲线，所述系统包括：

-模板定位单元，用于基于短轴图像数据定位所述模板；

-瘢痕图初始化单元，用于基于心内膜和心外膜表面的在先分割对瘢痕图进行初始化，以用于将所述模板适配于所述图像，所述在先分割基于短轴图像数据；以及

-适配单元，用于使用准则函数将所述模板适配于所述图像，所述准则函数包括描述向图像特征吸引所述模板的项以及描述所述模板之内的内部交互作用的项，且其中基于所述瘢痕图定义所述准则函数的至少一个项。

识别瘢痕图中包含的图像像素通过包括至少一个且可能多个基于瘢痕图定义的准则函数项提高了准则函数的精确度。包括基于瘢痕图定义的准则函数项以将用于描绘心内膜和心外膜轮廓的模板(即可变形的模型)适配于长轴图像数据有助于避免从所描绘的心肌组织排除瘢痕组织并从而改善对心脏的心内膜和心外膜轮廓的描绘。