用改进的耦合水平集方法从MSCT中分割左心室

摘要：

新型的多层螺旋CT(MSCT)能提供含有时间信息的四维CT成像数据,可用于动态心、肺功能的分析,但如何从中自动或半自动地精确分割出心脏和肺等器官是研究成功的关键.提出一种基于改进的耦合水平集自动分割方法(ICLS),从心脏MSCT数据集中精确提取左心室腔和心肌.根据层片间的结构连续性,自动定位并获取左心室腔的粗轮廓,作为水平集的初始化轮廓,同时,将腔粗轮廓和左心室先验知识融合到耦合水平集中,自动获取左心室内外膜的精确边缘.在8例256层MSCT三维心脏数据集上的实验表明,ICLS模型对血腔的分割结果和手工分割结果的平均相似度在95％以上,心肌的平均相似度在90％以上；分割结果的三维表面重建验证了ICLS方法提取出的左心室具有良好的各向同一性和完整性.

关键词：左心室、分割、耦合水平集、心肌、多层螺旋CT(MSCT)

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60771007

在线出版日期：2011-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：494-499