[发明专利]心脏磁共振图像的左心室三维轮廓重建方法和系统

权利要求书

1.一种心脏磁共振图像的左心室三维轮廓重建方法，包括：

建立心脏磁共振图像的混合高斯模型的步骤，对获取的心脏磁共振图像建立混合高斯模型，采用预设数量高斯分布将所述心脏磁共振图像划分成相应的灰度区域图像；

初始化活动轮廓模型的步骤，采用移动正方形法对所述灰度区域图像的边缘进行处理得到初始化的活动轮廓模型；

确定左心室内外表面轮廓的步骤，根据所述活动轮廓模型的能量最小化方程分别求解得到所述左心室内外表面轮廓；以及

重建左心室三维轮廓的步骤，获取一个心跳周期内多幅空间位置相邻的心脏磁共振图像的横轴图像，获取每幅横轴图像的左心室内外表面轮廓，将多个横轴图像的左心室内外表面轮廓连接起来，形成心脏磁共振图像的左心室三维轮廓。

2.根据权利要求1所述的心脏磁共振图像的左心室三维轮廓重建方法，其特征在于，所述方法在重建左心室三维轮廓的步骤之后还包括：

测量心室的泵血量和泵血率的步骤，根据所述左心室三维轮廓采用点云法测量所述左心室扩张末期的容积和左心室收缩末期的容积，再根据所述左心室扩张末期的容积和左心室收缩末期的容积计算心室的泵血量和泵血率。

3.根据权利要求2所述的心脏磁共振图像的左心室三维轮廓重建方法，其特征在于，所述测量心室的泵血量和泵血率的步骤包括：

左心室三维轮廓网格化及取点步骤，将所述左心室三维轮廓以闭合网格表示，在所述闭合网格内等距离取点，建立左心室三维轮廓网格；

选取最小边界长方体的步骤，选取包含心室扩张末期的三维轮廓网格及与坐标轴平行的第一最小边界长方体和包含心室收缩末期的三维轮廓网格及与坐标轴平行的第二最小边界长方体；

统计点数量的步骤，获取第一最小边界长方体内点的数量、第二边界最小长方体内点的数量、心室扩张末期内点的数量和心室收缩末期内点的数量；

计算容积的步骤，计算第一最小边界长方体的体积和第二最小边界长方体的体积，根据所述心室扩张末期内点的数量及所述第一最小边界长方体的体积和所述第一最小边界长方体内点的数量计算得到心室扩张末期的容积，根据所述心室收缩末期内点的数量及所述第二最小边界长方体的容积和所述第二最小边界长方体内点的数量计算得到所述心室收缩末期的容积；以及

计算泵血量和泵血率的步骤，据所述心室扩张末期的容积和心室收缩末期的容积计算得到所述心室的泵血量和泵血率。

4.根据权利要求3所述的心脏磁共振图像的左心室三维轮廓重建方法，其特征在于，在所述统计点数量的步骤之前，还包括：

判断点是否在某一目标内部的步骤，获取穿过所述点的直线，所述直线的两端在所述目标的最小边界长方体上，获取所述直线在所述点的两端与所述目标的交点的数量，若交点的数量均为奇数，则所述点在所述目标内部，若交点的数量均为偶数，则所述点在所述目标外部，其中所述目标为心室扩张末期或心室收缩末期。

5.根据权利要求1所述的心脏磁共振图像的左心室三维轮廓重建方法，其特征在于，所述建立心脏磁共振图像的混合高斯模型的步骤包括：

将心脏磁共振图像分成预设数量个高斯分布的灰度区域图像，建立混合高斯模型，计算混合高斯模型的先验概率；

计算心脏磁共振图像中每个点属于某个区域的概率；

重新计算每个高斯分布的均值和方差，再重新计算每个点属于某个区域的概率；

根据每个点属于某个区域的概率采用贝叶斯概率计算后验概率，并将所述后验概率作为下次计算先验概率的先验假设；以及

循环计算直到高斯模型的均值及方差变化量趋近于零，将各点分入后验概率最大值的区域，得到更新后的心脏磁共振图像的预设数量个灰度区域图像。

6.根据权利要求1所述的心脏磁共振图像的左心室三维轮廓重建方法，其特征在于，所述初始化活动轮廓模型的步骤包括：

将所述灰色区域图像以预设移动正方形大小的网格划分，在所述网格中插入短线段，将插入的短线段连接成曲线，取最长的圆形曲线初始化活动轮廓模型。

7.根据权利要求1所述的心脏磁共振图像的左心室三维轮廓重建方法，其特征在于，所述确定左心室内外表面轮廓的步骤包括：

获取并根据活动轮廓模型的内力函数、图像力函数和交互作用力函数通过微积分建立活动轮廓模型的能量最小化方程，沿能量梯度方向移动，直到图像力函数与内力函数的值平衡，得到左心室内外表面轮廓。