一种新的心脏核磁共振图像分割方法

心脏核磁共振图像分割一直是医学影像分析领域的研究热点和难点,文中提出了一种基于梯度矢量流Snake模型的左心室分割方法.作为对梯度矢量流(GVF)的改进,提出了退化最小曲面梯度矢量流(dmsGVF).该模型对弱边界泄漏有更好的鲁棒性;挖掘了左心室的形状特点,采用相应的形状约束,克服了由于图像灰度不均而导致的局部极小,也大大减弱了分割结果对初始轮廓的依赖;对于左室壁外膜的分割,挖掘了左室壁内、外膜的位置关系,通过重新组合梯度分量来构造新的外力场.这种外力场能够克服原始梯度矢量流的不足,使得室壁外膜边缘很弱时也能得到保持,以左室壁内膜分割结果作为初始化能够自动地分割出左室壁外膜.实验结果表明,该方法能高效准确地同时分割左室壁内、外膜.