29、超声心动图图像边界检测技术解析

超声心动图图像边界检测技术解析

在医学领域，超声心动图是诊断心脏疾病的重要工具。特别是在二尖瓣反流（MR）的情况下，心房和心室可能会扩张，医生需要手动绘制心腔的边界来进行检查。为了实现自动检测心腔边界，提高诊断效率和准确性，研究人员提出了一些新的算法模型。

1. 背景与问题提出

二尖瓣反流会导致左心室容量过载，进而引起左心室扩张、收缩功能障碍和心力衰竭等问题。左心房扩大还可能导致心房颤动和动脉血栓栓塞。因此，准确检测心腔边界对于评估病情至关重要。传统的手动绘制边界方法效率低下且容易出现误差，所以需要开发自动边界检测算法。

2. 可变形模型概述

可变形模型在图像分割领域有着广泛的应用。其概念最早可以追溯到Fischler和Elschlager的弹簧加载模板以及Widrow的橡胶面具技术。Kass等人的“Snakes: Active Contours”论文使得可变形模型得到了广泛关注。

可变形模型主要分为两类：
- 参数化可变形模型 ：在变形过程中以参数形式明确表示曲线和曲面。这种表示方式允许与模型直接交互，便于快速实时实现，但在处理拓扑变化（如分割或合并部分）时较为困难。
- 几何可变形模型 ：基于曲线演化理论和水平集方法，将曲线和曲面隐式表示为高维标量函数的水平集。它能够自然地处理拓扑变化，在变形完成后计算参数化，便于适应拓扑变化。

可变形轮廓的能量函数

可变形轮廓是一条曲线 (X(s)=(X(s), Y(s)))，(s \in [0, 1])，它在图像的空间域中移动，以最小化以下能量函数：