Численные методы обработки и анализа изображений сердца

• Автор: Ятченко, Артем Михайлович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 105 с. : ил.

1 Повышение качества изображений сердца для различных типов медицинских изображений

1.1 Восстановление фазы на допплеровских ультразвуковых снимках.

1.1.1 Вариационный метод восстановления фазы сигнала

1.1.2 Метод восстановления фазы сигнала, основанный

на алгоритме разреза графов.

1.2 Устранение эффекта ложного оконтуривания на МРТ снимках

1.2.1 Вариационный метод подавления эффекта Гиббса .

1.2.2 Нахождение областей для контроля эффекта Гиббса на МРТ изображениях

1.2.3 Оценка уровня эффекта Гиббса

1.2.4 Результаты

2 Анализ изображений сердца по данным, полученным в различных медицинских модальностях
2.1 Отслеживание стенок левого желудочка сердца на УЗИ видеоданных
2.1.1 Алгоритм .
2.1.2 Алгоритм объединения информации V
2.1.3 Построение подпространства правдоподобных контуров
2.1.4 Выравнивание контура
2.1.5 Проектирование на подпространство.
2.2 Реконструкция 3модели левого желудочка сердца
2.2.1 Выбор модальности
2.2.2 Выбор сечений.
2.2.3 Определение движения стенок желудочка на УЗИ
сечениях.
2.2.4 Расположение срезов в пространстве
2.2.5 Построение трехмерной поверхности сердца
2.2.6 Определение тангенциальных скоростей на границах желудочка
2.2.7 Тестирование результатов реконструкции
2.3 Нахождение движения стенки левого желудочка сердца по видеоданным МВТ и УЗИ.
2.3.1 Синхронизация фаз разных модальностей.
2.3.2 Объединение модальностей, сопоставление точек . .
2.3.3 Совмещение контуров.
2.3.4 Сопоставление сегментов стенок
3 Программный комплекс реализации алгоритмов обработки и анализа изображений сердца
3.1 Интерфейс программного модуля
3.2 Программная реализация восстановления фазы на допплеровских ультразвуковых изображениях сердца
3.3 Визуализация кровяных потоков левого желудочка сердца
3.4 Программная реализация определения движения стенок
левого желудочка.
Заключение
Введение


Математические методы обработки и анализа изображений, полученных в различных модальностях, позволяют глубже попять процессы, происходящие в сердечнососудистой системе, оценить затрачиваемую и полезную работу сердца, выявить причины, повлекшие снижение эффективности работы сердца, смоделировать изменения, которые произойдут при предполагаемом терапевтическом и хирургическом лечении. Тенденция развития вычислительных технологий в области медицины состоит в том, что компьютер не принимает никаких важных решений самостоятельно, а лишь помогает в этом специалисту, предоставляя ему в наглядном виде то, что сложно измерить на глаз слабо различимые
детали, количественные измерения. Улучшение качества входных данных фильтрация изображений, подавление шумов, очистка от различных артефактов. Визуализация и доступное представление данных. В диагностике сердца и сердечных сосудов используется множество различных технических подходов, так называемых модальностей 9. Из основных можно выделить электрокардиографию ЭКГ, ультразвуковую эхокардиографию УЗИ, магнитнорезонансную томографию МРТ, компьютерную томографию КТ, рентген и прочие. Важной задачей является построение эффективных методов их совместного анализа. В первой главе рассматриваются задачи повышения качества изображений сердца различных модальностей. В данной главе рассмотрены задачи восстановления фазы сигнала при допплеровском ультразвуковом сканировании внутрисердечных потоков и устранения эффекта ложного оконтуривания на магнитнорезонансных снимках. В первом разделе исследуется задача восстановления фазы сигнала при допплеровском ультразвуковом сканировании сердца. Использование ультразвукового исследования позволяет измерить скорость потоков крови внутри сердца . Вопервых, данная методика позволяет измерить только скорости в направлении к датчику или от датчика. Вовторых, существует ограничение на максимальную скорость, которую способен определить датчик. Датчик определяет скорость определенного сканируемого участка следующим образом он посылает несколько импульсов и измеряет изменение фазы возвращенных сигналов эффект Допплера. Если интервал между импульсами мал, а измеряемая скорость велика, то изменение фазы может превысить 2л Однако датчик способен измерять изменение фазы лишь в интервале тг,тг. Поэтому происходит так называемое заворачиваяиеугарр фазы в эхокардиографии его принято называть алиасинг . Задачей восстановления фазы является определение значений рх,у, имея лишь данные фх, у и некоторые априорные знания о рассматриваемом поле. Существует множество разных подходов к решению этой задачи. Условно их можно разделить на точные , и приближенные 1Т методы. В приближенных методах поле кх,у описывается вещественными значениями. Эти методы позволяют достичь гладкости и непрерывности решения. В этих подходах находятся частные производные известного поля фх, у в каждой точке, затем эти производные фильтруются, и по отфильтрованным производным восстанавливается решение. В то же время, в общем случае по отфильтрованным производным у и x. Различные существующие методы отличаются в способе восстановления решения рх,у по найденным производным x и у. В диссертационной работе разработан итерационный вариационный метод, который учитывает особенности рассматриваемой задачи , и основан на использовании метода регуляризации А. II. Тихонова ,. Мдд IIЬф Л2 АЦРИ 0Ш2 1Р3ф2 . Здесь Ьф1ь2 отвечает за близость производных ф к значениям xx, у и Еуху, слагаемое Л отвечает за гладкость результата ф слагаемое ЦАЦ2 позволяет уменьшить скорость изменения значений в некоторых зафиксированных на данной итерации точках множество этих пикселей определяется автоматически на каждой итерации слагаемое Ргф2 отвечает за гладкость решения в областях с потерей данных А,,7 параметры метода. Минимизация функционала на каждой итерации производится с помощью метода сопряженных градиентов. Выбор параметров метода и анализ результатов его работы были проведены на медицинских снимках пациентов со здоровым сердцем и снимках пациентов с различными заболеваниями.