帶標記線的心臟ＭＲＩ圖像分割方法

摘要：在分析帶標記線的心臟MRI特點的基礎上，提出了利用Gabor濾波與Chan和Vese模型相結合對帶標記線的心臟MRI圖像進行分割的方法。通過對帶標記線的心臟MRI圖像進行Gabor 變換，把標記線分離出來，并且擴大心肌和血液之間的差異，再對變換后的圖像用Chan和Vese模型進行分割。實驗結果表明了該方法的有效性。

關鍵詞：帶標記線的核磁共振成像圖像；Gabor 濾波器；Chan和Vese模型；核磁共振成像圖像分割

中圖分類號：TP391文獻標志碼：A

文章編號：1001－3695(2007)07－0295－03

0引言

心臟病已成為危害人類健康的重要殺手之一。自1900年以來（除1918年），心臟病是美國每年的第一死亡病因[1]。對心臟病的研究是醫學領域的重要課題之一。醫學影像在臨床診斷、科學研究方面正發揮著極其重要的作用。目前心臟的醫學影像包括心血管造影術(Angiocardiography)、心臟超聲 (Cardiac US)、同位素成像(Isotope Imaging)、計算機化X線斷層攝影術 (CT)和心臟核磁共振成像術 (Cardiac MRI)。在這些方法中，心臟MRI有其獨特長處。因為其他幾種方法要么是介入性的，如心血管造影術；要么圖像質量太差，如心臟超聲。MRI的成像機理使得該方法對生物體內如心臟這樣的軟組織特別有效，而且圖像質量受目標運動影響較小。尤其是20世紀80年代后期，新的成像技術的出現，如標記線的引入，使得在該領域的研究得到了迅猛發展，也使得對心臟MRI的研究成為醫學圖像領域的熱點之一。

帶標記線的心臟MRI提供了一種非介入性的技術來研究心臟的運動。它是在心臟運動過程中把若干個磁信息平面加上去形成的條紋（即標記線），如圖1所示。標記線提供了心臟運動的豐富信息，為估計局部心肌運動提供了定量技術。由于標記線、心肌和血液共同存在于同一幅圖像上，要分割心肌內膜邊緣就比較困難，帶標記線的心臟MRI圖像對手工和自動分割技術提出了挑戰。

1心臟核磁共振圖像的特點及Chan和Vese模型分割心臟MR圖像時出現的問題

在心臟MRI過程中，血液的高速運動往往會產生偽影、灰度不均勻，導致血液與心肌之間的對比度下降，加大了左心室內外輪廓分割的難度。一般情況下，在心臟舒張過程中圖像質量較差；只有在心臟舒張末期，心臟圖像質量才是最好的。因為這時左心室內充滿了血液，心臟處于相對靜止的狀態。心臟MRI圖像具有下列特點：

（1）具有噪聲、偽影、灰度不均勻等現象。

（2）真實的心肌邊緣不總是在灰度梯度最大的地方。

（3）邊緣缺省。左心室與右心室結合處灰度梯度信息很弱。

（ 4）心肌組織與周圍其他組織灰度呈現近似一致的特性，即心肌外邊界與周圍的組織之間存在著低對比度區域。

對于帶標記線的心臟MRI，除了有上述特點外，還有以下特點：

（1）血液的運動會沖淡血池中的標記線。

（2）標記線會隨時間而衰減。

（3）由于標記線的存在，使得心臟MRI圖像具有紋理圖像的特征。

鑒于以上原因，僅用單一的方法對心臟MRI進行分割難以獲得理想的分割效果。

D.Mumford在1989年提出通過分片光滑函數的最佳逼近解決邊緣檢測問題的Mumford－Shah模型[2]。Chan和Vese在Mumford－Shah模型的基礎上提出了分片常數的Mumford－Shah水平集模型[3]。該模型的一個顯著特點是全局優化，所以在邊界模糊處也能獲得較好的分割效果，并且初始輪廓線可以放置在圖像中的任意位置。但該模型是基于灰度相似性來劃分目標區域的。該模型存在四個方面的缺陷：①它不能分割目標灰度與背景灰度相似的目標；②不能分割目標灰度與周圍背景灰度相似的圖像；③不能分割被遮擋、缺省的目標；④不能有效分割紋理圖像。心臟MRI圖像具有以上四個方面的特點，所以僅用Chan和Vese模型對心臟MRI圖像進行分割難以獲得理想的分割結果。圖2是用Chan和Vese模型對標記線較強的MRI圖像左心室內邊界的分割結果。

標記線的存在，使得心肌和標記線之間存在差異。當曲線演化到心肌內膜邊緣時，由于標記線灰度較大，它就會吸引曲線繼續演化，水平集曲線無法停止。要分割心肌內膜邊緣就很困難。

帶標記線的心臟MRI圖像具有紋理圖像的特征。紋理圖像可以看做是具有準周期性的信號，它的能量相對集中在一定的頻率范圍內。由于Gabor濾波器的帶通性，它可以同時在空域、頻域和方向上獲得最佳的分辨率。如果這一頻率范圍與Gabor濾波器的通頻帶吻合，濾波器輸出的值就會很大；如果不吻合，其輸出就會受到限制。可見，如果設計的Gabor濾波器的濾波輸出能使一種紋理的能量順利輸出，而使另一種紋理的能量受到限制，那么就可以分割這兩類紋理。通過對帶標記線的心臟MRI圖像進行Gabor變換，隱匿標記線，增加心肌和血液之間的差異；同時消除偽影、弱邊界現象，使血液內部的灰度趨于一致。正是由于Gabor變換的上述優點，它已經被迅速、廣泛地應用到圖像壓縮、紋理分析和圖像分割等領域中[4~6]。近來，Qian Z.等人提出了用Gabor 變換來分割標記線的方法[7]。

為了獲得對帶標記線的心臟MRI圖像理想的分割效果，先對圖像進行Gabor變換，隱匿標記線；把變換后的圖像作為特征圖像，在特征圖像上用Chan和Vese模型進行分割。

2利用Gabor濾波與Chan和Vese模型相結合進行圖像分割

帶標記線的心臟MRI圖像由于心肌的變形和血液的流動，常常出現偽影、弱邊界、區域灰度不一致的現象，并且還有標記線的存在，僅用單一的圖像分割方法難以獲得理想的效果。本文提出了利用Gabor變換與Chan和Vese模型相結合的圖像分割方法。

2．1Chan and Vese 模型

Chan和Vese對Mumford－Shah泛函數提出了更為簡化的方法，即認為可以由分片常數進行劃分，從而提出了分片常數的Mumford－Shah水平集模型:

3實驗結果及分析

利用Gabor變換與Chan和Vese模型相結合對心臟MRI圖像左心室內邊界進行了分割；中心頻率f=0.15， 空間寬度σx=σy=2.0，Δt=0.005，λ1=λ2=1，λ=3，μ=0.01。標記線較強的MRI圖像左心室內邊界的分割結果如圖6所示。圖6(b)是僅用Chan and Vese模型的分割結果。由于標記線的作用，它不能正確地分割出左心室內邊界。這是因為Mumford－Shah模型不能分割紋理圖像，而帶標記線的心臟MRI圖像具有紋理圖像的特征。（c）是Gabor濾波結果圖像。由于二維Gabor濾波可以同時在空域、頻域和方向上獲得最佳分辨率，通過對帶標記線的心臟MRI圖像進行Gabor濾波，可以隱匿標記線，增加心肌和血液之間的差異；同時血液內部的灰度也趨于一致。這時用Chan and Vese模型對圖像進行分割可獲得較好的分割效果，如圖6（d）所示。標記線較弱的MRI圖像左心室內邊界的分割結果如圖7所示。從分割結果可以看出，先對圖像進行Gabor濾波，然后再進行分割能獲得比較理想的分割效果。

參考文獻：

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注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文”