【摘 要】
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心血管疾病已经成为全球死亡原因的首位原因,因此使用医学影像技术全面准确地评估心脏功能和运动状况具有重要意义。心脏磁共振成像是心功能量化评估的金标准,近年来出现了一些能从磁共振成像中进行心功能定量分析的专业软件,如CVI 42等,但仍存在以下不足:（1）分割阶段需手动勾勒心肌内外膜轮廓,繁琐且耗时;（2）多用传统算法进行心肌运动跟踪,反复迭代优化导致效率较低下;（3）此类软件多为商业软件,费用高昂且
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心血管疾病已经成为全球死亡原因的首位原因,因此使用医学影像技术全面准确地评估心脏功能和运动状况具有重要意义。心脏磁共振成像是心功能量化评估的金标准,近年来出现了一些能从磁共振成像中进行心功能定量分析的专业软件,如CVI 42等,但仍存在以下不足:（1）分割阶段需手动勾勒心肌内外膜轮廓,繁琐且耗时;（2）多用传统算法进行心肌运动跟踪,反复迭代优化导致效率较低下;（3）此类软件多为商业软件,费用高昂且模块的可更新和可扩展性受限。针对上述问题,本文提出了一种心脏短轴核磁共振图像中,全自动、一站式获取心脏全局功能和局部节段运动指标,并能给出智能诊断结果的全自动分析框架。并对其中的关键技术进行深入探索,各算法模块兼具效率和精度,且相互独立易替换成最新方法。后续可以插件形式纳入3D Slicer等医学图像处理软件,进一步挖掘应用价值。在心脏分割方面,本文提出了由粗到细的多阶段自动心脏分割算法。其中粗分割网络ROI-Net能准确裁剪目标区域;细分割网络TCNet充分结合卷积编码空间位置和Transformer捕获全局信息的优势,达到了先进水平的分割精度;心肌自动分割算法能根据AHA十七阶段模型准确划分心肌节段。在运动跟踪方面,本文提出了运动跟踪算法TCMorph。其中基于Transformer和卷积混合结构的配准网络TCFlow,利用全局自注意力机制有效增大感受野以捕获心脏运动大幅度形变;其次使用了引入先验信息的VAE的正则化模块,使生成的形变场更符合生物力学特征;最后在训练阶段利用少量分割标签信息进一步提升了运动跟踪精度。在特征提取和疾病分类方面,本文首先通过分割结果提取射血分数等全局功能指标,其次基于位移流提取了局部运动指标。并且探索可视化呈现各类病理学疾病特征,以更好辨别DCM和MINF等全局指标难以区分的疾病。最后筛选出强相关的病理特征,构建一个基于集成学习多分类器基以辅助诊断,在ACDC训练集上达到95%的精度,在测试集上达到94%精度,在ACDC分类排行榜上位居第二,并且具有很好的可解释性。
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