一种用于时序三维超声序列中左心室体积分割的新半自动算法

目的：超声心动图在临床实践中常作为评估心功能的无创成像工具。然而，由于超声成像的固有特性（如散斑噪声的存在和低信噪比），左心室的描迹具有挑战性。方法：我们提出一种用于时序三维超声序列中左心室描迹的半自动分割算法。该方法仅需极少的用户交互，并依赖于微分同胚配准方法。该方法的优势包括不依赖于先验几何信息、训练数据或图谱配准。结果：使用来自加拿大埃德蒙顿 Mazankowski Alberta 心脏研究所 18 名患者的三维超声扫描序列对该方法进行评估，并与一位专家心脏病学家提供的手动描迹以及其他四种配准算法进行比较。该分割方法在整个心动周期中得出如下结果：平均绝对差 1.01 (0.21) mm、Hausdorff 距离 4.41 (1.43) mm、Dice 重叠分数 0.93 (0.02)。结论：与其他四种配准算法相比，该方法表现良好。