CN106709900B - 一种心脏灌注磁共振图像的配准方法 - Google Patents

一种心脏灌注磁共振图像的配准方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106709900B
CN106709900B CN201510788341.4A CN201510788341A CN106709900B CN 106709900 B CN106709900 B CN 106709900B CN 201510788341 A CN201510788341 A CN 201510788341A CN 106709900 B CN106709900 B CN 106709900B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
magnetic resonance
slice
layer
blood pool
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510788341.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106709900A (zh
Inventor
姜娈
凌姗
李强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd filed Critical Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Priority to CN201510788341.4A priority Critical patent/CN106709900B/zh
Priority to US15/353,916 priority patent/US10346993B2/en
Publication of CN106709900A publication Critical patent/CN106709900A/zh
Priority to US16/443,846 priority patent/US10726565B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN106709900B publication Critical patent/CN106709900B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
    • G06T2207/20104—Interactive definition of region of interest [ROI]

Landscapes

  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

一种心脏灌注磁共振图像的配准方法，包括：获取包含左心室心肌的若干层切片的磁共振图像INT，选定起始层切片在T个心跳周期内的磁共振图像I1T，分割磁共振图像I1T中的心肌内膜，确定参考图像I1r以及感兴趣区域ROI1；分别选定第二层至第N层切片在T个心跳周期内的磁共振图像IMT，设定当前层切片在T个心跳周期内的磁共振图像为IMT，以前一层切片的参考图像I(M‑1)r的心跳周期的序号r，感兴趣区域ROIM‑1为参考依据，分割第M层切片磁共振图像IMT中的心肌内膜，获得第M层切片IMT磁共振图像中的参考图像IMr；以每层切片的的参考图像为基准，完成本层切片在T个心跳周期内的磁共振图像的配准。

Description

一种心脏灌注磁共振图像的配准方法
【技术领域】
本发明涉及医学图像领域，尤其是涉及心脏灌注磁共振图像的配准。
【背景技术】
近年来，心血管疾病的发病率和死亡率正逐年增加。全世界每年几千万人死于心血管疾病。心肌缺血是引发心血管疾病发病和死亡的最重要原因。心脏灌注磁共振成像被认为是检查缺血性心脏病的首选无创型检查方法。根据心脏灌注磁共振图像的基本原理，放射科医生可以通过直接观察左心室心肌部分的信号强度随时间的变化情况进行心肌缺血的临床诊断。但是，在图像获取过程中，心脏运动、呼吸及病人位置移动在心脏灌注磁共振图像中产生的形变和运动伪影、快速时间采样、及相对较低的图像对比度，限制了直接进行视觉诊断的可靠性和效率。
【发明内容】
本发明所要解决的技术问题是提供一种全自动化的心脏灌注磁共振图像的配准方法。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是：一种心脏灌注磁共振图像的配准方法,其包括以下步骤:
获取包含左心室心肌的若干层切片的磁共振图像INT，其中N表示在同一心跳周期中切片所在层的序号，T表示不同心跳周期的序号，N、T均为大于或等于1的整数；
选定起始层切片在T个心跳周期内的磁共振图像I1T,分割磁共振图像I1T中的心肌内膜,确定第r个心跳周期所对应的磁共振图像为参考图像I1r以及感兴趣区域ROI1；
分别选定第二层至第N层切片在T个心跳周期内的磁共振图像IMT,设定当前层切片在T个心跳周期内的磁共振图像为IMT，以前一层切片在T个心跳周期内的磁共振图像中选择出的参考图像I(M-1)r的心跳周期的序号r，感兴趣区域ROIM-1为参考依据，分割第M层切片磁共振图像IMT中的心肌内膜，获得第M层切片IMT磁共振图像中的参考图像IMr；
以每层切片的磁共振图像中的参考图像IMr为基准，完成本层切片在T个心跳周期内的磁共振图像的配准。
优选的，所述起始层切片位于左心室中间层以下，如心底层。
优选的，所述分割起始层切片在不同心跳周期的磁共振图像I1T中的心肌内膜，包括以下步骤：
a)从心跳周期总数的1/4处开始到2/3处结束，以每间隔2个心跳周期所对应的磁共振图像I1T被选定为候选图像，并以候选图像中心确定初始感兴趣区域ROI1’，在初始感兴趣区域ROI1’中做模糊C均值聚类，聚类数目为2；
b)在每一个候选图像对应的初始感兴趣区域ROI1’的聚类二值图中选取圆度最大的区域，此区域被定义为候选图像的心肌内膜所界定的血池区域；
c)根据所有血池区域的质心点位置、平均灰度和圆度，选择出起始层切片的磁共振图像的血池区域；
d)对血池区域求凸包并平滑，其中心点和长轴可用于设置最终的感兴趣区域ROI1的位置和大小。
优选的，所述分割第二层至第N层切片的在T个心跳周期的磁共振图像IiT中的心肌内膜，包括以下步骤：
a)从获取第M层切片的磁共振图像所需的心跳周期总数的1/4处开始到第M-1层切片磁共振图像中的参考图像对应的心跳周期序数加3处结束，每间隔2个心跳周期所对应的磁共振图像被选定为第M层切片的候选图像，第M层切片的候选图像分别以第M-1层切片所对应的参考图像的心肌内膜所界定的血池的中心和长轴加若干个像素作为第M层切片所对应的候选图像的心肌内膜所界定的血池的初始感兴趣区域ROIM’的中心和边长，在初始感兴趣区域中做模糊C均值聚类，聚类数目为2；
b)在每一个第M层切片的候选图像的聚类二值图中选取与第M-1层切片的血池重合度最大、且长轴小于第M-1层切片的参考图像的血池长轴的1.1倍的区域被定义为相对应的候选图像的血池区域；如果没找到相对应的候选图像的血池，聚类数目加1，继续做模糊C均值聚类，直到出现合适的候选图像的血池区域；
c)根据所有第M层切片的候选图像的血池区域的质心点位置、平均灰度和圆度选择出第M层切片的候选图像的血池区域，且该候选图像为第M层切片的参考图像IMr。
d)对第M层切片的候选图像血池区域求凸包并平滑，其中心点和长轴可用于设置最终感兴趣区域的位置和大小，具体为以血池区域质心为中心点，血池长轴加上2*心肌厚度(20mm)为感兴趣区域的边长。
优选的，每层切片的磁共振图像的配准包括以本层中的参考图像IMr为基准，采用刚体配准或非刚体配准。
优选的，所述刚体配准包括：从第M层切片的参考图像IMr向两端各心跳周期的磁共振图像配准。
优选的，将第M层切片第t个心跳周期的磁共振图像IMt进行形变，使得形变图像与参考图像IMr及第t-1个(前一个)或t+1个(后一个)心跳周期磁共振图像配准后的图像IM(t-1)的相似度之和达到最大；
优选的，刚体配准分两步进行形变，针对第t个心跳周期的磁共振图像IMt，第一步为大尺度形变，第二步为小尺度形变。
优选的，包括判断第M层切片的磁共振图像IMt经过刚体配准后得到的磁共振图像IMt’是否需要非刚体配准。
优选的，经过刚体配准后获得的磁共振图像IMt’与参考图像INr的相似度变量s_ref，与其前一相位或后一相位的磁共振图像IM(t-1)、IM(t+1)的相似度变量s_pre，若两相似度变量s_ref、s_pre的一阶导的平均值>0.03，则该经过刚体配准后得到的磁共振图像IMt’还需要进行非刚体配准。
本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明专利可自动确定参考图像、感兴趣区域和左心室心肌相关的心内膜，结合采用刚体和非刚体配准方法实现四维心肌灌注磁共振图像在时序上的全局和局部配准。
【附图说明】
图1为本发明实施例中获取若干层切片在若干个心跳周期内的心脏磁共振图像的示意图；
图2a为本发明实施例中候选图像中确定初始感兴趣区域；
图2b为起始层切片的磁共振图像的血池区域；
图2c为候选图像中的心肌内膜；
图3为本发明实施例中心脏灌注磁共振图像的配准方法流程图；
图4a为本发明实施例中心脏灌注磁共振图像的配准前的图像；
图4b为本发明实施例中心脏灌注磁共振图像的配准后的图像。
【具体实施方式】
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。
一种心脏灌注磁共振图像的配准方法,其包括以下步骤:
获取包含左心室心肌的若干层切片的磁共振图像INT，其中N表示在同一心跳周期中切片所在层的序号(数)，T表示不同心跳周期的序号(数)，N、T均为大于或等于1的整数；对N层切片中的每一相应的层(M层)的切片的磁共振图像IMT进行以下处理：选定起始层(M＝1)切片在T个心跳周期内的磁共振图像I1T,分割磁共振图像I1T中的心肌内膜,确定磁共振图像I1T中的第r个心跳周期所对应的磁共振图像为参考图像I1r以及感兴趣区域ROI1；其中，r为小于T的整数；
分别选定第二层至第N层切片在T个心跳周期内的磁共振图像IMT,设定第M层(当前层)切片在T个心跳周期内的磁共振图像为IMT，以第M-1层(其前一层)切片在T个心跳周期内的磁共振图像中选择出的参考图像I(M-1)r的心跳周期的序号r，感兴趣区域ROIM-1为参考依据，分割第M层切片磁共振图像IMT中的心肌内膜，获得第M层切片IMT磁共振图像中的参考图像IMr；其中，M为大于1且小于等于N的整数；
以每层切片的磁共振图像中的参考图像为基准，完成本层切片在T个心跳周期内的磁共振图像的配准。
其中，所述磁共振图像INT可通过以下方式获得，首先，向被扫描对象注射示踪剂(或其他药物)，在对比剂到达心脏之前、之中、之后的时间，用磁共振成像设备获得心脏不同部位的切片(slice)的磁共振图像。本实施例中，沿心脏的长轴方向(大致为上下方向)，获得6个不同层面的切片图像，即N的取值为6，但是，可根据具体的需求，对N取不同的值，例如N的值也可以为4、8、10等。另外，需要在不同个连续的心跳周期T或心脏时相(phase)获得每一层面的切片磁共振图形，T的取值范围为40-60，假定每个心跳周期的时间为Δt,则完成磁共振扫描所需的总时间大约为Δt*T。在每个心跳周期内，需要完成一次N个层面的切片的磁共振图像，因此，一共需要有N*T幅磁共振图像。
其中，起始层切片位于左心室中间层以下，特别的所述起始层切片优选为心底层，此处由心肌内膜所界定(包围)的血池(blood pool)最大。
其中，分割起始层(定义M＝1时的层为起始层)切片在不同心跳周期的磁共振图像I1T中的心肌内膜，包括以下步骤：
a)从心跳周期总数的1/4(T/4)处开始到2/3(2*T/3)处结束，以每间隔2个心跳周期所对应的磁共振图像I1T被选定为候选图像，并以候选图像中心确定初始感兴趣区域ROI1’(参图2a)，在初始感兴趣区域ROI1’中做模糊C均值聚类；优选的，所述初始感兴趣区域ROI1’的形状为正方形,所述初始感兴趣区域ROI1’边长为111像素,设定聚类数目为2。
b)在每一个候选图像对应的初始感兴趣区域ROI1’的聚类二值图中选取圆度最大的区域，此区域被定义为候选图像的心肌内膜(参图2c)所界定的血池区域；圆度的定义为(周长*周长)/(4*PI*面积)；
c)根据所有血池区域的质心点位置、平均灰度和圆度，选择出起始层切片的磁共振图像的血池区域(参图2b)；其中，所述质心点位置越远，平均灰度越大且圆度越大的区域为起始层血池区域的概率越大，且以该血池区域所在的图像作为参考图像；
d)对血池区域求凸包并平滑，其中心点和长轴可用于设置最终的感兴趣区域ROI1的位置和大小。
进一步的，分割第二层至第N层切片在T个心跳周期内的磁共振图像IMT中的心肌内膜，包括以下步骤：
a)从获取第M层切片(当前层)的磁共振图像所需的心跳周期总数的1/4处(T/4)开始到第M-1(上一层)层切片磁共振图像中的参考图像对应的心跳周期总数(序数)加3处结束，每间隔2个心跳周期所对应的磁共振图像被选定为第M层切片的候选图像，第M层切片的候选图像分别以第M-1层切片所对应的参考图像的心肌内膜所界定的血池的中心和长轴加若干个像素作为第M层切片所对应的候选图像的心肌内膜所界定的血池的初始感兴趣区域ROIM’的中心和边长，在初始感兴趣区域中做模糊C均值聚类，目前设定聚类数目为2类；所述像素数为5个至20个，优选为10个。
b)在每一个第M层切片的候选图像的聚类二值图中选取与第M-1层切片的参考图像的血池重合度最大、且长轴小于第M-1层切片的参考图像的血池长轴的1.1倍的区域被定义为相对应的候选图像血池区域；如果没找到相对应的候选图像的血池，聚类数目加1，继续做模糊聚类，直到出现合适的候选图像血池区域；
c)根据所有第M层切片的候选图像的血池区域的质心点位置、平均灰度和圆度，即质心点位置越远，平均灰度越大且圆度越大的区域为血池区域的概率越大，选择出第M层切片的候选图像的血池区域，且该候选图像为第M层切片的参考图像IMr。
d)对第M层切片的候选图像血池区域求凸包并平滑，其中心点和长轴可用于设置最终感兴趣区域的位置和大小，具体为以血池区域质心为中心点，血池长轴加上2*心肌厚度为感兴趣区域的边长，可选的，心肌厚度范围为6-20mm。
进一步的，对于每层切片的磁共振图像的配准包括以本层中的参考图像IMr为基准，采用刚体配准和非刚体配准，当刚体配准没有取得较好效果时，进一步采用非刚体配准。其中M为大于或等于1，小于或等于N的整数。
所述刚体配准包括：从第M层(当前层)切片的参考图像IMr向两端各心跳周期的磁共振图像配准；即以第t个心跳周期所对应的参考图像IMr分别向心跳周期序号数递减和心跳周期序号数递增所对应的同一层切片的磁共振图像配准。
具体的，将第M层切片在第t个心跳周期的磁共振图像IMt进行形变，使得形变图像IMt’与参考图像IMr及第t-1个(前一个)心跳周期配准后的磁共振图像IM(t-1)‘的相似度之和达到最大，此时t>r；或者使得形变图像IMt’与参考图像IMr及第t+1个(后一个)心跳周期配准后的磁共振图像IM(t+1)’的相似度之和达到最大，此时t<r。
其中，相似度准则为sobel梯度的幅值和角度信息，采用的优化方法为下降单纯型法。
其中，刚体配准分两步进行形变，针对第t个心跳周期的磁共振图像IMt，第一步为大尺度(具体为13像素)形变(平移+缩放)，第二步为小尺度(具体为3像素)形变(平移+缩放+旋转)。
进一步的，包括判断第t个心跳周期的磁共振图像IMt经过刚体配准后得到的磁共振图像IMt’是否需要非刚体配准。
进一步的，经过刚体配准后获得的第t个心跳周期的磁共振图像IMt’与参考图像INr的相似度变量(s_ref)，与其第t-1个(前一个)或第t+1个(后一个)心跳周期形变后的磁共振图像IN(t-1)’的相似度变量(s_pre)，若两变量(s_ref、s_pre)的一阶导的平均值>0.03。
从第M层(当前层)切片的参考图像IMr向两端同一层切片在各心跳周期的磁共振图像配准。
利用demons非刚体配准方法对当前图像进行形变，与其相应的伪真实图像进行配准。相似度准则为sobel梯度的幅值和角度信息。
若当前图像为参考图像IMr前、后一个心跳周期的图像IM(r-1)、IM(r+1)，则当前图像对应的伪真实图像PM(r-1)、PM(r+1)为参考图像INr，否则，当前磁共振图像IMt的伪真实图像PMt为第t-1个(前一个)心跳周期的磁共振图像的形变图像IM(t-1)’(*0.3)与第t-1个(前一个)心跳周期的伪真实图像PM(t-1)(*0.7)的加权平均,此时t>r。或者，当前磁共振图像IMt的伪真实图像为第t+1个(后一个)心跳周期的磁共振图像的形变图像IM(t+1)’(*0.3)与第t+1个(后一个)心跳周期的伪真实图像PM(t+1)(*0.7)的加权平均，此时t<r。
本发明专利提出方法步骤中涉及到的参数根据实际医学图像特点可以进行任意设置；
本发明专利中刚体配准和非刚体配准采用的相似性测度可以进行变化，如应用互信息。
本发明专利的主要优势在于自动确定参考图像、感兴趣区域和左心室心肌相关的心内膜，结合采用刚体和非刚体配准方法实现四维心肌灌注磁共振图像在时序上的全局和局部配准。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims (9)

1.一种心脏灌注磁共振图像的配准方法,其特征在于包括以下步骤:
获取包含左心室心肌的若干层切片的磁共振图像INT，其中N表示在同一心跳周期中切片所在层的序号，T表示不同心跳周期的序号，N、T均为大于或等于1的整数；
选定起始层切片在T个心跳周期内的磁共振图像I1T,分割磁共振图像I1T中的心肌内膜,确定磁共振图像I1T中第r个心跳周期所对应的磁共振图像为参考图像I1r以及感兴趣区域ROI1；所述分割磁共振图像I1T中的心肌内膜，包括以下步骤：
a)从心跳周期总数的1/4处开始到2/3处结束，以每间隔2个心跳周期所对应的磁共振图像I1T被选定为候选图像，并以候选图像中心确定初始感兴趣区域ROI1’，在初始感兴趣区域ROI1’中做模糊C均值聚类；
b)在每一个候选图像对应的初始感兴趣区域ROI1’的聚类二值图中选取圆度最大的区域，此区域被定义为候选图像的心肌内膜所界定的血池区域；
c)根据所有血池区域的质心点位置、平均灰度和圆度，选择出起始层切片的磁共振图像的血池区域；
d)对血池区域求凸包并平滑，其中心点和长轴可用于设置最终的感兴趣区域ROI1的位置和大小；
分别选定第二层至第N层切片在T个心跳周期内的磁共振图像IMT,设定当前层切片在T个心跳周期内的磁共振图像为IMT，以前一层切片在T个心跳周期内的磁共振图像中选择出的参考图像I(M-1)r的心跳周期的序号r，感兴趣区域ROIM-1为参考依据，分割第M层切片磁共振图像IMT中的心肌内膜，获得第M层切片IMT磁共振图像中的参考图像IMr；
以每层切片的磁共振图像中的参考图像为基准，完成本层切片在T个心跳周期内的磁共振图像的配准。
2.根据权利要求1所述的心脏灌注磁共振图像的配准方法，其特征在于，所述起始层切片位于左心室中间层以下。
3.根据权利要求1所述的心脏灌注磁共振图像的配准方法，其特征在于，还包括分割第二层至第N层切片的在T个心跳周期的磁共振图像IMT中的心肌内膜的步骤：
a)从获取第M层切片的磁共振图像所需的心跳周期总数的1/4处开始到第M-1层切片磁共振图像中的参考图像对应的心跳周期序数加3处结束，每间隔2个心跳周期所对应的磁共振图像被选定为第M层切片的候选图像，第M层切片的候选图像分别以第M-1层切片所对应的参考图像的心肌内膜所界定的血池的中心和长轴加若干个像素作为第M层切片所对应的候选图像的心肌内膜所界定的血池的初始感兴趣区域ROIM’的中心和边长，在初始感兴趣区域中做模糊C均值聚类；
b)在每一个第M层切片的候选图像的聚类二值图中选取与第M-1层切片的血池重合度最大、且长轴小于第M-1层切片的参考图像的血池长轴的1.1倍的区域被定义为相对应的候选图像的血池区域；如果没找到相对应的候选图像的血池，聚类数目加1，继续做模糊C均值聚类，直到出现合适的候选图像的血池区域；
c)根据所有第M层切片的候选图像的血池区域的质心点位置、平均灰度和圆度选择出第M层切片的候选图像的血池区域，且该候选图像为第M层切片的参考图像IMr；
d)对第N层切片的候选图像血池区域求凸包并平滑，其中心点和长轴可用于设置最终感兴趣区域的位置和大小，具体为以血池区域质心为中心点，血池长轴加上2*心肌厚度为感兴趣区域的边长。
4.根据权利要求1所述的心脏灌注磁共振图像的配准方法，其特征在于，每层切片的磁共振图像的配准包括以本层中的参考图像IMr为基准，采用刚体配准或非刚体配准。
5.根据权利要求4所述的心脏灌注磁共振图像的配准方法，其特征在于，所述刚体配准包括：从第M层切片的参考图像IMr向两端各心跳周期的磁共振图像配准。
6.根据权利要求5所述的心脏灌注磁共振图像的配准方法，其特征在于，将第M层切片第t个心跳周期的磁共振图像IMt进行形变，使得形变图像与参考图像IMr及第t-1个心跳周期磁共振图像配准后的图像IM(t-1)的相似度之和达到最大；或者将第M层切片第t个心跳周期的磁共振图像IMt进行形变，使得形变图像与参考图像IMr及第t+1个心跳周期磁共振图像配准后的图像IM(t+1)的相似度之和达到最大。
7.根据权利要求5所述的心脏灌注磁共振图像的配准方法，刚体配准分两步进行形变，针对第t个心跳周期的磁共振图像IMt，第一步为大尺度形变，第二步为小尺度形变。
8.根据权利要求5所述的心脏灌注磁共振图像的配准方法，包括判断第M层切片的磁共振图像IMt经过刚体配准后得到的磁共振图像IMt’是否需要非刚体配准。
9.根据权利要求8所述的心脏灌注磁共振图像的配准方法，经过刚体配准后获得的磁共振图像IMt’与参考图像IMr的相似度变量s_ref，与其前一相位或后一相位的磁共振图像IM(t-1)、IM(t+1)的相似度变量s_pre，若两相似度变量s_ref、s_pre的一阶导的平均值>0.03，则该经过刚体配准后得到的磁共振图像IMt’还需要进行非刚体配准。
CN201510788341.4A 2015-11-17 2015-11-17 一种心脏灌注磁共振图像的配准方法 Active CN106709900B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510788341.4A CN106709900B (zh) 2015-11-17 2015-11-17 一种心脏灌注磁共振图像的配准方法
US15/353,916 US10346993B2 (en) 2015-11-17 2016-11-17 Systems and methods for image processing in magnetic resonance imaging
US16/443,846 US10726565B2 (en) 2015-11-17 2019-06-17 Systems and methods for image processing in magnetic resonance imaging

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510788341.4A CN106709900B (zh) 2015-11-17 2015-11-17 一种心脏灌注磁共振图像的配准方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106709900A CN106709900A (zh) 2017-05-24
CN106709900B true CN106709900B (zh) 2020-12-18

Family

ID=58932138

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510788341.4A Active CN106709900B (zh) 2015-11-17 2015-11-17 一种心脏灌注磁共振图像的配准方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106709900B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107491773B (zh) * 2017-09-29 2020-12-04 重庆邮电大学 一种果蝇心跳识别方法及装置
CN112785588B (zh) * 2021-02-05 2021-09-14 南京钺曦医疗科技有限公司 一种ct与mr脑灌注数据的运动幅度自动估计方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102722882A (zh) * 2012-04-12 2012-10-10 华北电力大学（保定） 一种cag图像序列的弹性配准方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8571277B2 (en) * 2007-10-18 2013-10-29 Eigen, Llc Image interpolation for medical imaging
CN102890824B (zh) * 2011-07-19 2015-07-29 株式会社东芝 运动对象轮廓跟踪方法和装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102722882A (zh) * 2012-04-12 2012-10-10 华北电力大学（保定） 一种cag图像序列的弹性配准方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106709900A (zh) 2017-05-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106709919B (zh) 一种心脏灌注磁共振图像的处理方法
US10588511B2 (en) Non-cartesian retrospective reconstruction of cardiac motion in patients with severe arrhythmia
US11915347B2 (en) Systems and methods for reconstructing cardiac images
BR112015004061B1 (pt) Sistema de geração de imagens por ultrassom para a inspeção de um objeto em um volume, e método para a provisão de uma imagem por ultrassom tridimensional de um objeto em um volume.
Tavakoli et al. Cardiac motion and strain detection using 4D CT images: comparison with tagged MRI, and echocardiography
US20120063656A1 (en) Efficient mapping of tissue properties from unregistered data with low signal-to-noise ratio
Leung et al. Left ventricular border tracking using cardiac motion models and optical flow
Shalbaf et al. Automatic classification of left ventricular regional wall motion abnormalities in echocardiography images using nonrigid image registration
Wang et al. Sk-unet: An improved u-net model with selective kernel for the segmentation of lge cardiac mr images
Zhang et al. Simultaneous registration of location and orientation in intravascular ultrasound pullbacks pairs via 3D graph-based optimization
Zotti et al. Novel deep convolution neural network applied to MRI cardiac segmentation
CN106709900B (zh) 一种心脏灌注磁共振图像的配准方法
US10776998B1 (en) Method and system for analysis of 3D deformations and regional function of a heart with 3D SinMod
CN106910182B (zh) 心脏心功能磁共振图像中舒张末期图像中血池的分割方法
Tobon-Gomez et al. A multimodal database for the 1 st cardiac motion analysis challenge
Yang et al. Automatic left ventricle segmentation based on multiatlas registration in 4D CT images
CN116602649A (zh) 一种基于pet-mr的心肌采集与定量分析系统
Irshad et al. A survey on left ventricle segmentation techniques in cardiac short axis MRI
CN113160116B (zh) 左心室内外膜自动分割方法、系统及设备
Khalil et al. Mitral valve rigid registration using 2D echocardiography and cardiac computed tomography
Chacko et al. Sequential functional analysis of left ventricle from 2D-echocardiography images
WO2019210124A1 (en) Atlas for segmentation of retina layers from oct images
Zagrodsky et al. Mutual information-based registration of cardiac ultrasound volumes
Sharif et al. A Quick Review on Cardiac Image Segmentation
Müller et al. Evaluation of interpolation methods for motion compensated tomographic reconstruction for cardiac angiographic C-arm data

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 201807 Shanghai city Jiading District Industrial Zone Jiading Road No. 2258

Applicant after: Shanghai Lianying Medical Technology Co., Ltd

Address before: 201807 Shanghai city Jiading District Industrial Zone Jiading Road No. 2258

Applicant before: SHANGHAI UNITED IMAGING HEALTHCARE Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant