计算机与现代化 ›› 2024, Vol. 0 ›› Issue (05): 75-79.doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.05.013
摘要: 摘要:目前主流的左心房纤维化区域分割方法是先手动划分心房壁区域,再在心房壁区域内使用阈值法提取纤维化部分。这不仅需要操作者具有专业的背景知识,同时工作量也较大,而且阈值法也难以同时对轻重程度不同的纤维化区域进行精确分割。为了解决上述问题,本文提出一种新的基于MR图像纤维化区域分割方法。首先使用拉普拉斯锐化算法,提高纤维化区域的对比度,同时采用核相关滤波算法对目标区域进行跟踪,从而去除心房外的组织;其次比较区域增长法、活动轮廓法以及基于Hessian矩阵的分割算法对纤维化区域的分割效果,选出效果最优的分割方法;最后对纤维区域的三维点云数据进行重建与渲染。实验结果表明,该方法无需逐图手动划分心房壁区域,且分割结果具有较高的准确度,可以更好地帮助医生对相关疾病进行诊断。
中图分类号: