用于晚期钆增强心脏磁共振图像自动量化的综合三维框架
图像与视频处理
2022-05-24 v1 计算机视觉与模式识别
医学物理
摘要
晚期钆增强(LGE)心脏磁共振(CMR)可通过相对于正常心肌的高信号强度直接显示无活力心肌。对于心脏病患者,分析和量化其LGE CMR图像以辅助确定适当治疗方案至关重要。为实现准确量化,LGE CMR图像需经两步处理:心肌分割,随后对分割出的心肌内的梗死灶进行分类。然而,自动分割通常因心肌强度异质性和梗死灶与血池强度相似而困难。此外,LGE CMR数据集的切片常存在空间与强度畸变,进一步增加了分割与分类难度。本文提出一个用于LGE CMR图像自动量化的综合三维框架。该框架中,心肌通过一种新方法分割,该方法使耦合的心内膜与心外膜网格形变并结合短轴与长轴切片信息;梗死灶则通过融合强度与空间信息的图割算法分类。此外,空间与强度畸变均通过专门设计的对策得到有效校正。基于20组真实患者数据的实验显示出视觉上良好的分割与分类结果,且与专家手动所得结果在定量上高度一致。
引用
@article{arxiv.2205.10572,
title = {A Comprehensive 3-D Framework for Automatic Quantification of Late Gadolinium Enhanced Cardiac Magnetic Resonance Images},
author = {Dong Wei and Ying Sun and Sim-Heng Ong and Ping Chai and Lynette L Teo and Adrian F Low},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10572},
year = {2022}
}
备注
IEEE Transactions on Biomedical Engineering ( Volume: 60, Issue: 6, June 2013)