徐阳，徐礼胜,b，罗洋,2，冯朝路，康颖，杨本强

1.东北大学 a.中荷生物医学与信息工程学院；b.教育部医学影像计算重点实验室；c.计算机科学与工程学院，辽宁 沈阳110169；2.鞍山师范学院，辽宁 鞍山 114016；3.沈阳军区总医院 放射科，辽宁 沈阳 110016

引言

心血管疾病是世界卫生组织报告的导致2017年全球死亡人数最多的疾病[1]。我国是世界心血管疾病发病率和死亡率最高的国家之一[2]。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是诊断和治疗心血管疾病的主要非侵入成像技术。受MRI成像原理及心脏结构、运动等因素影响，提取MRI左心室内外膜存在以下挑战：① 存在于左心室血池内部与心肌灰度相近的小梁和乳突肌会使内膜分割结果趋近于假边缘[3-4]；② 外膜提取结果受心肌与左心室外膜周围组织（包括脂肪、肺）灰度差异较低的影响，难以获得准确位置[4-5]；③ MRI分辨率不利于准确分割心尖处小尺寸的左心室结构[4-5]；④ 在心房的影响下，左心室心底切片形状不规则[3-4]；⑤ 心脏MRI成像设备产生的噪声[6]、偏移场效应[7]会影响图像质量（图1）。

图1 分割MRI左心室内外膜存在挑战示例图

医学图像分割算法主要分为图像驱动模型、主动轮廓模型、主动形状模型、主动外观模型和基于图谱的方法等[4]。其中，图像驱动技术包括阈值法、基于边缘、基于区域以及基于像素分类的方法等。由于图像驱动的算法对噪声敏感，且其与强先验信息结合能力有限，故不能灵活地结合先验信息精确分割左心室内外膜[8]。而基于图谱的算法需要与大型训练集匹配分割图像，其主要缺点是算法结果受训练集数量的影响较大，且对心脏特异个体处理效果不佳[9]。……