자기공명심장영상의 좌심실 분할과 가시화
Segmentation and Visualization of Left Ventricle in MR Cardiac Images
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참고문헌
초록
이 논문에서는 자기공명심장영상에서 내벽과 외벽의 추출을 위한 반자동 분할 알고리즘을 제안하였다． 이 알고리즘은 Generaiized gradient vector flow snake와 초기 윤곽선 예측 과정을 기반으로 한다． 특히 이 알고리즘은 내벽과 외벽의 공간적인 특성을 이용하며 Closs prome correlation matching (CPCM） 을 사용한다． 현재 공간에서의 이전 시간에 관계된 영상과 현재 시간에서의 공간에 관계된 영상을 사용하 여 초기 윤곽선 예측을 더욱 효과적으로 수행하였다． Multislice와 multiphase의 Siemens와 GE, Medinus 자기공명심장영상을 사용하여 실험 하였고 많은 영상들에 대해 충분히 만족할만한 결과를 얻었다． 그리고 분할한 결과로 quantitative analysis를 수행하였고 시각적으로 보여주었 다． 개발된 소프트웨어는 Visual C+ ＋을 사용하여 windows 환경의 응용프로그램으로 개발되었다．
Abstract
This paper presents a segmentation algorithm to extract endocardial contoul, and epicardial contour of left ventricle in MR Cardiac images. The algo1 'ithm is based on a generalized gradient vector fl0w (GGVF) snake and a predicti0n of initial c0nt0ur (P1C) . Especiaily, the proposed algorithm uses physical charactelistics of endocardial and epicardial contours, cross profile correla仇on matching (CPCM) , and a rnixed interpola衍on model. Jn the expcriment, the proposed method 15 apPlied to short axis MR cardiac image set. which are obtained by Siemens, Medinus, and GE MRI Systems. The experimentai results show that the proposed algorithm Can extraCt acceptable epicardial and endocardial walls. We calculate quantitative parameters from the segmented results. which are displayed graphically. The segmented left ventrcle 15 visualized volumetricaily by surface rendering. The proposed algorithm 15 implemented on Windows environment using Visual C+ + . Key words : 분할 (Segmentation) , CPCM (Cross profile correlation matching) , GGVF (Genoralized gradient vector flow) , Snake, 좌심실 (Left ventricle) . 내벽 (Endocardial wall) . 외벽 (Epicardial wall)