王兴家 董利娜 李传富 范 亚 冯焕清*（中国科学技术大学电子科学与技术系，合肥 3007）

2（安徽中医学院第一附属医院影像中心，合肥 230031）

引言

随着多层螺旋CT（multi-slice spiral CT，MSCT）技术的快速发展，64层乃至更高层数（如128、256）的MSCT装备进了许多医院，320层的机器也已问世。它们通过多排探测器技术来提供高扫描速度、高时间分辨率的体数据，同时采用心电门控技术来同步扫描，做到每个心动周期扫描一周，能显著减少心跳的伪影；通过指定不同的同步位置，还能获得心脏不同搏动时相的体数据。例如，以0.1s间隔，取R峰及前后共10个位置为扫描起始点，各心动周期成像一次，就可获得表征一个心动周期不同搏动时相的10个CT数据集，实现所谓的“四维CT成像”。对该4D-CT数据集做进一步的处理和分析，就可能形成心、肺、冠状动脉等器官的动态图像，进行心、肺功能的更深入研究。

四维CT数据处理的第一步是针对各个时相的数据集进行心脏或肺的分割，工作量很大，必须实现自动分割，而且算法要能保证较高的分割精度，这是后续研究顺利进行的根本保证。由于左心室在心脏功能研究中的重要地位，因此本研究以它为例，介绍从4D-CT心脏数据中分割出左心室腔和心肌的方法。在MRI心脏成像领域已有不少左心室分割的研究工作，但针对MSCT的左心室分割的报道较少，已有的研究基于主动形状模型或主动表现模型，需要大量训练数据集，且不适合病变个体［1-2］。采用嵌入先验知识的改进耦合水平集（improved couple level set，ICLS）模型，从MSCT心脏数据中精确提取左心室腔和心肌。……