王甜甜 王慧 朱艳春 王丽嘉†

1) (上海理工大学医疗器械与食品学院,上海 200093)

2) (中国联通医疗基地,官洲生命科学创新中心,广州 510000)

心血管疾病(cardiovascular diseases,CVDs)的高发病率和高死亡率已经严重影响了人类的生存质量.如何评估心脏功能、辅助临床CVDs 诊疗和预后评估,是一个迫切需要解决的问题.针对这个问题,本文在前期心脏电影磁共振(cardiac cine magnetic resonance,CCMR)图像左心肌分割的基础上,提出一种基于位移流U-Net(DispFlow_UNet)和生物力学变分自动编码器(variational autoencoder,VAE)的左心肌运动追踪方法:DispFlow_UNet_VAE.主要研究内容有:1) 搭建压缩激励残差U-net 网络精准分割左心肌,根据分割结果计算心室体积、心肌质量等,评估心脏整体功能;2) 根据DispFlow_UNet_VAE 估计CCMR 图像连续帧之间的左心室运动,结合左心肌分割掩膜得到左心肌密集位移场;3)利用模拟数据真实位移场、临床数据集对追踪结果进行对比和评估.结果表明,本文追踪算法具有较高的精度和泛化能力.

1 引言

据世界卫生组织(world health organization,WHO)估计,每年全球有1790 万人死于心血管疾病(cardiovascular disease,CVDs)[1],如果按照目前的趋势继续下去,2030 年全球将有2360 万人死于CVDs[2].因此,如何准确评估心脏功能对于疾病的早诊断、早治疗具有重要临床意义.为了评估心脏功能,使用了两类指标:全局指标[3−5]和局部指标[6,7].全局指标包括射血分数、心肌质量、心室容积等,在CVDs 诊断中具有重要意义.然而,该类指标不能用于局部分析,无法反映细微的室壁运动异常,因此,在整体评价心脏功能的同时,需通过探索心肌运动规律,进一步分析心肌局部功能变化.

目……