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    定量分析左心室射血運(yùn)動(dòng)特征的追蹤方法設(shè)計(jì)

    2021-08-02 07:40:44鄭南南林劍圣
    軟件導(dǎo)刊 2021年7期
    關(guān)鍵詞:無力射血輪廓

    鄭南南,黃 鋼,林劍圣

    (1.上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院,上海 200093;2.上海健康醫(yī)學(xué)院,上海 201318)

    0 引言

    心血管疾?。–ardiovascular Disease,CVD)是全球最常見的非傳染性疾?。?]。我國(guó)心血管疾病發(fā)生率與死亡率正處于上升階段,其中死亡率位居各類疾病首位[2],如何有效預(yù)防和診療心血管疾病成為重大公共衛(wèi)生問題。

    左心室射血運(yùn)動(dòng)為全身輸送營(yíng)養(yǎng)物質(zhì),是心臟功能的重要組成部分,異常的左心室運(yùn)動(dòng)提示可能患有心血管疾病,如冠脈梗塞引起的心肌供血不足會(huì)導(dǎo)致左心室射血無力。先進(jìn)的醫(yī)學(xué)成像技術(shù),如心臟超聲(Cardiac Ultra?sound,CU)、計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomograph,CT)以及心臟電影磁共振成像(Cardiac Cine Magnetic Resonance Imaging,CCMRI)等為醫(yī)師提供了動(dòng)態(tài)觀察左心室是否正常運(yùn)動(dòng)的手段。然而,僅靠觀察心臟運(yùn)動(dòng)狀態(tài)診斷心血管疾病尚顯不足,科研工作者正致力于準(zhǔn)確量化心臟圖像中左心室運(yùn)動(dòng)的研究。Valizadeh 等[3]在形變配準(zhǔn)中引入心內(nèi)膜形狀信息以提高配準(zhǔn)精度,但該法僅測(cè)量了左心室徑向應(yīng)變,對(duì)左心室完整運(yùn)動(dòng)的量化不夠充分;Leong 等[4]結(jié)合釓增強(qiáng)和標(biāo)記的磁共振圖像融合信息分析心肌梗死患者的左心室運(yùn)動(dòng),然而被標(biāo)記的磁共振圖像時(shí)空分辨率不高,較少應(yīng)用于臨床診斷心血管疾??;Mantilla 等[5]通過字典學(xué)習(xí)方法對(duì)左心室正常與異常運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分類,但該法不能導(dǎo)出左心室的運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié),如位移場(chǎng)信息等;Qiao 等[6]分別采用傳統(tǒng)配準(zhǔn)方法與新興卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)追蹤左心室運(yùn)動(dòng),與傳統(tǒng)配準(zhǔn)方法相比,當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)來自相同健康志愿者時(shí),CNN表現(xiàn)出更高的運(yùn)動(dòng)估計(jì)精度。然而CNN 評(píng)估心臟病患者左心室運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)確度并不高,需要加入更多患者數(shù)據(jù)加強(qiáng)其泛化能力。目前基于像素灰度學(xué)習(xí)的左心室運(yùn)動(dòng)追蹤比較困難,因?yàn)槿绻豢紤]模擬數(shù)據(jù),真實(shí)的左心室運(yùn)動(dòng)場(chǎng)幾乎不可能獲取。Tuyisenge 等[7]利用非線性光流法恢復(fù)左心室二維運(yùn)動(dòng)場(chǎng),由于左心室心肌具有大尺度形變的特點(diǎn),光流估計(jì)中的小運(yùn)動(dòng)假設(shè)并不符合左心室的運(yùn)動(dòng)事實(shí)。

    針對(duì)以上問題,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)通用左心室運(yùn)動(dòng)追蹤框架,可用于不同心臟成像模態(tài)。該框架不需要對(duì)各類心臟疾病數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),能依據(jù)左心室輪廓特征,快速恢復(fù)像素級(jí)左心室位移場(chǎng),詳細(xì)展示左心室的運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)。此外,該框架還可根據(jù)求得的位移場(chǎng)信息,分析左心室射血運(yùn)動(dòng)的各種量化參數(shù),以便多角度輔助診斷心血管疾病。左心室運(yùn)動(dòng)追蹤初始工作建立在心臟電影磁共振成像基礎(chǔ)上,這是由于其具有無輻射、軟組織對(duì)比度高、成像角度豐富等獨(dú)特優(yōu)勢(shì),廣泛應(yīng)用于臨床。考慮到左心室輪廓豐富的形狀屬性能夠?yàn)檫\(yùn)動(dòng)追蹤提供可靠特征[8],本文首先利用三角網(wǎng)格構(gòu)建左心室表面模型,該模型是輪廓點(diǎn)連通關(guān)系的表達(dá);然后擬合輪廓點(diǎn)局部曲面,計(jì)算輪廓點(diǎn)彎曲能量;其次,基于映射準(zhǔn)則估計(jì)所有當(dāng)前幀輪廓點(diǎn)最可能的下幀位置,恢復(fù)初始輪廓位移場(chǎng);最后,平滑優(yōu)化輪廓位移場(chǎng)并計(jì)算左心室的位移和形變參數(shù)。

    1 實(shí)驗(yàn)方法

    擬建立一個(gè)基于心臟電影磁共振短軸圖像的左心室運(yùn)動(dòng)追蹤方法框架,恢復(fù)整個(gè)心動(dòng)周期的左心室輪廓位移場(chǎng)。如圖1 所示,整個(gè)方法流程主要包括4 個(gè)階段:數(shù)據(jù)預(yù)處理、左心室表面模型生成、特征追蹤和位移場(chǎng)優(yōu)化。

    1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    數(shù)據(jù)預(yù)處理包括左心肌分割、輪廓平滑和插值。左心肌分割的目的為提取心內(nèi)膜與心外膜輪廓,是本文的主要研究對(duì)象。目前常用的左心肌分割方法為圖像驅(qū)動(dòng)、主動(dòng)輪廓模型和CNN[9-11]。本文采用CVI 心臟分析軟件中左心肌分割功能獲取的二值輪廓圖像作為后續(xù)流程的基礎(chǔ)圖像。

    Fig.1 Framework of motion tracking algorithm of left ventricle圖1 左心室運(yùn)動(dòng)追蹤方法框架

    左心肌分割會(huì)因各類噪聲,如圖像質(zhì)量差、左心肌周圍組織干擾而得到不平滑輪廓。為確保運(yùn)動(dòng)追蹤結(jié)果的可靠性,應(yīng)消除局部尖銳的輪廓形狀。為此,利用2 階高斯平滑算法[12],使輪廓在整個(gè)心動(dòng)周期的變化均趨于平滑。

    由于覆蓋心臟的電影磁共振短軸圖像層間分辨率大于層內(nèi)分辨率,因此在平滑輪廓后需要對(duì)短軸圖像進(jìn)行層間插值,以構(gòu)造更為精細(xì)的左心室表面模型,有利于左心室的三維運(yùn)動(dòng)追蹤。本文采用基于輪廓形狀的插值算法[13-14],以彌補(bǔ)層間分辨率的不足。

    1.2 左心室表面模型生成

    將左心室各層面輪廓按照心尖到心底的順序堆疊,并采用三角網(wǎng)格的方式連接相鄰輪廓,由此生成左心室表面模型。狄洛尼三角剖分具有空?qǐng)A性、最大化最小角等優(yōu)良特性[15]。基于狄洛尼三角剖分思想,分兩步構(gòu)造相鄰輪廓的三角網(wǎng)格:第一步是確定一組對(duì)稱最近鄰點(diǎn)對(duì),該點(diǎn)對(duì)中任一輪廓點(diǎn)的歐式距離最鄰近點(diǎn)均為點(diǎn)對(duì)中的另一輪廓點(diǎn),如圖2 左所示;第二步是以某個(gè)對(duì)稱點(diǎn)對(duì)作為起始三角網(wǎng)格的兩個(gè)頂點(diǎn)P1和P2,比較點(diǎn)P1與P4、點(diǎn)P2與P3的歐式距離,選擇歐式距離更小的輪廓點(diǎn)作為第3 個(gè)頂點(diǎn),至此一個(gè)三角網(wǎng)格構(gòu)造完畢,如圖2 右所示。該方法能構(gòu)造出使所有三角網(wǎng)格邊長(zhǎng)總和最小的左心室表面模型。

    Fig.2 Steps of construction of triangular mesh圖2 三角網(wǎng)格構(gòu)造步驟

    對(duì)每個(gè)相鄰輪廓均實(shí)施上述構(gòu)網(wǎng)法則,便可得到左心室表面模型,如圖3 所示。該模型能表達(dá)輪廓的局部形狀屬性,包括輪廓點(diǎn)與其鄰域點(diǎn)的連通關(guān)系信息,為后續(xù)輪廓特征提取奠定了基礎(chǔ)。

    Fig.3 Surface model of left ventricle original contour(a)and interpolated contour(b)圖3 左心室表面模型原始輪廓(a)與插值輪廓(b)

    1.3 特征追蹤

    輪廓點(diǎn)與其鄰域點(diǎn)形成的自然連通域是輪廓點(diǎn)局部形狀屬性的表征,如圖4(a)所示。然而,自然連通域只是由有限個(gè)輪廓點(diǎn)構(gòu)成的離散曲面。為了能較好地提取輪廓點(diǎn)局部形狀屬性,應(yīng)對(duì)自然連通域進(jìn)行局部曲面擬合。選擇二元二次函數(shù)作為曲面擬合函數(shù)[16],表示為:

    式中,x、y、z 為輪廓點(diǎn)坐標(biāo),a1~a5為需要求解的5 個(gè)逼近系數(shù)。采用最小二乘估計(jì),以矩陣的形式表示,求得使逼近誤差最小的系數(shù)向量a,表示為:

    式中,A為n×5的矩陣,第i行每列元素分別為,n為構(gòu)成自然連通域的輪廓點(diǎn)數(shù)目,z為輪廓點(diǎn)坐標(biāo)值z(mì)的列向量。

    計(jì)算出系數(shù)向量a后,便可以得到擬合的局部曲面,如圖4(b)所示。根據(jù)求得的曲面函數(shù),分析其曲面微分性質(zhì),選擇最大主曲率k1和最小主曲率k2作為形狀屬性參數(shù)[17]。

    Fig.4 Local surface fitting discrete surface(a)and continuous surface(b)圖4 局部曲面擬合離散曲面(a)與連續(xù)曲面(b)

    左心室運(yùn)動(dòng)會(huì)使輪廓產(chǎn)生彎曲變形,而主曲率能夠度量輪廓的彎曲變形程度。將輪廓看作薄彈性板,彈性板的形變勢(shì)能不受旋轉(zhuǎn)與平移運(yùn)動(dòng)影響,僅由主曲率和彈性板的材料常數(shù)決定。具體表示為:

    式中,εpo為輪廓點(diǎn)局部曲面勢(shì)能,k1和k2分別為最大與最小主曲率,M為材料常數(shù)。

    將輪廓點(diǎn)局部曲面勢(shì)能映射到其鄰域范圍,得到輪廓的勢(shì)能分布情況,如圖5 所示。由圖5 可知,左心室輪廓的整體勢(shì)能較低,舒張期輪廓?jiǎng)菽鼙仁湛s期更低,說明舒張期輪廓的形變程度更小。

    Fig.5 Potential energy distribution of contours diastole period(a)and systolic period(b)圖5 輪廓?jiǎng)菽芊植际鎻埰冢╝)與收縮期(b)

    將輪廓點(diǎn)的局部曲面勢(shì)能作為形狀特征,根據(jù)映射準(zhǔn)則進(jìn)行特征追蹤。該映射準(zhǔn)則以輪廓在很短時(shí)間間隔內(nèi)勢(shì)能變化微小的假設(shè)為前提,表示為:

    式中,kp1和kp2分別為當(dāng)前幀輪廓點(diǎn)的最大與最小主曲率,kf1和kf2分別為下幀輪廓點(diǎn)的最大與最小主曲率,Pm為當(dāng)前幀輪廓點(diǎn)的下幀匹配點(diǎn),該匹配點(diǎn)為當(dāng)前幀輪廓點(diǎn)位移范圍內(nèi)的最佳映射點(diǎn)。采用對(duì)稱最近鄰法確定當(dāng)前幀輪廓點(diǎn)的下幀匹配范圍[18]。

    1.4 位移場(chǎng)優(yōu)化

    將匹配準(zhǔn)則應(yīng)用于每個(gè)當(dāng)前幀輪廓點(diǎn),得到輪廓初始位移場(chǎng),如圖6(a)所示。然而,單憑孤立的點(diǎn)到點(diǎn)匹配過程恢復(fù)的初始位移場(chǎng)在空間上沒有局部相干性和整體協(xié)調(diào)性,這是由于當(dāng)前幀輪廓點(diǎn)的匹配不受其他鄰域輪廓點(diǎn)的約束,是一個(gè)空間獨(dú)立過程,獨(dú)立匹配得到的初始位移場(chǎng)并不符合左心室平滑的運(yùn)動(dòng)特征。因此,為了得到合理準(zhǔn)確的位移場(chǎng),需要對(duì)初始位移場(chǎng)進(jìn)行平滑優(yōu)化,表示為:

    式中,μ和λ為平滑因子,d(p)ini為當(dāng)前幀輪廓點(diǎn)初始位移向量,d(p)ave為鄰域輪廓點(diǎn)的平均位移向量,d(p)smo1和d(p)smo2為平滑優(yōu)化的位移向量。對(duì)每個(gè)當(dāng)前幀輪廓點(diǎn)進(jìn)行一定次數(shù)的兩輪平滑迭代,便可以得到優(yōu)化后的位移場(chǎng),如圖6(b)所示。

    Fig.6 Displacement field of left ventricle original displacement field(a)and optimal displacement field(b)圖6 左心室位移場(chǎng)原始位移場(chǎng)(a)與優(yōu)化位移場(chǎng)(b)

    2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    實(shí)驗(yàn)對(duì)象包括35 例女性和66 例男性,年齡14-88 歲,心率46~125 次/min,其心臟電影磁共振短軸圖像數(shù)據(jù)均由GE1.5T 掃描儀通過穩(wěn)態(tài)自由進(jìn)動(dòng)(Steady State Free Preces?sion,SSFP)序列獲取。采集參數(shù):圖像矩陣大小為256×256,視野為360mm×360mm,重復(fù)時(shí)間為3.5ms,回波時(shí)間為1.4ms,層厚為6~7mm,層間距為7~10mm,可用于左心室運(yùn)動(dòng)追蹤的幀數(shù)為20~28,層數(shù)為3~9。

    2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    根據(jù)心臟電影磁共振短軸圖像數(shù)據(jù),首先計(jì)算101 例受試者的左心室射血分?jǐn)?shù)(Ejection Fraction,EF),將其分為射血無力組(46 例,EF 小于50%)和射血正常組(55 例,EF大于50%),其中射血無力組EF 的均值和標(biāo)準(zhǔn)差為(0.377±0.093)%,射血正常組為(0.596±0.08)%。然后根據(jù)兩組受試者收縮時(shí)期的左心室位移場(chǎng)導(dǎo)出左心室在徑向、圓周方向上的最大累積位移、最高速度、最大累積應(yīng)變和最高應(yīng)變率。上述8 種描述左心室運(yùn)動(dòng)和形變特征的參數(shù)均由全局位移場(chǎng)計(jì)算得到,不再按照美國(guó)心臟協(xié)會(huì)(American Heart Association,AHA)的左心肌分段標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算[19]。表1和表2 分別為兩組受試者的全局峰值位移和速度,以及全局峰值應(yīng)變和應(yīng)變率。

    Table 1 Comparison of kinematic parameters between normal EF group and weak EF group表1 射血正常組與無力組受試者運(yùn)動(dòng)參數(shù)比較 ()

    Table 1 Comparison of kinematic parameters between normal EF group and weak EF group表1 射血正常組與無力組受試者運(yùn)動(dòng)參數(shù)比較 ()

    Table 2 Comparison of deformation parameters between normal EF group and weak EF group表2 射血正常組與無力組受試者形變參數(shù)比較()

    Table 2 Comparison of deformation parameters between normal EF group and weak EF group表2 射血正常組與無力組受試者形變參數(shù)比較()

    從表1、表2 中可以看出,射血正常組受試者運(yùn)動(dòng)和形變參數(shù)的絕對(duì)值均大于射血無力組,其中差距最明顯的為圓周應(yīng)變率(射血正常組為無力組的2 倍),其次為圓周應(yīng)變(射血正常組為無力組的1.78 倍),射血正常組受試者其余各項(xiàng)參數(shù)均為無力組的1.5 倍左右。射血正常組EF 為無力組的1.58 倍左右,這說明射血分?jǐn)?shù)越低,心力衰竭程度越高,從而導(dǎo)致左心室在徑向和圓周方向的總體收縮幅度越小,總體收縮力度越弱。此外,左心室EF 與其運(yùn)動(dòng)、形變參數(shù)存在一定相關(guān)性,具體如表3 所示。

    Table 3 The correlation between EF of left ventricle and parameters of motion and deformation表3 左心室EF 與運(yùn)動(dòng)、形變參數(shù)的相關(guān)程度

    由表3 可知,EF 與左心室在徑向、圓周方向上的運(yùn)動(dòng)和形變參數(shù)均具有較強(qiáng)相關(guān)性,其中相關(guān)程度最高的為徑向位移(相關(guān)系數(shù)為0.878),說明EF 受左心室徑向位移影響較大。這是由于徑向位移描述的是左心肌在收縮階段朝左心室中心運(yùn)動(dòng)的幅度,徑向位移越大,左心肌朝室中心擠壓得越厲害,左心室在收縮末期的體積越小,EF 也就越高。EF 正常受試者的左心室也可能存在運(yùn)動(dòng)異常情況,但本文計(jì)算的是整體位移場(chǎng)的運(yùn)動(dòng)與形變參數(shù),未考慮局部節(jié)段的左心室運(yùn)動(dòng)。本文還對(duì)射血正常組和無力組受試者的各項(xiàng)運(yùn)動(dòng)與形變參數(shù)進(jìn)行了差異性分析,以驗(yàn)證建立的方法能否判斷左心室運(yùn)動(dòng)正常與否,具體如表4 所示。

    Table 4 Difference of motion and deformation parameters between normal EF group and weak EF group表4 射血正常組與無力組受試者運(yùn)動(dòng)、形變參數(shù)差異程度

    由表4 可知,兩組受試者各項(xiàng)參數(shù)均具有非常顯著的差異,說明本文方法求得的左心室位移場(chǎng)參數(shù)較為合理準(zhǔn)確,能在一定程度上判斷左心室是否正常運(yùn)動(dòng)。此外,為驗(yàn)證該方法的臨床表現(xiàn),將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與CVI 軟件進(jìn)行同種參數(shù)相關(guān)性比較,該軟件較為廣泛地應(yīng)用于臨床心臟功能評(píng)估[20]。表5 為本文方法與CVI 軟件各項(xiàng)參數(shù)的相關(guān)系數(shù)。

    Table 5 Correlation analysis between the method and CVI software表5 本文方法與CVI 軟件的相關(guān)性分析

    由表5 可知,除圓周方向上的位移和速度外,本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果與CVI 軟件數(shù)據(jù)存在較高相關(guān)性,其中相關(guān)系數(shù)最高的為徑向位移(0.814)。不同的運(yùn)動(dòng)追蹤方法會(huì)因追蹤策略或參數(shù)求解方式不同而存在差異,例如CVI 軟件導(dǎo)出的圓周位移單位為弧度,而本文方法求取的圓周位移單位為毫米。進(jìn)一步比較CVI 軟件導(dǎo)出的射血正常組和無力組受試者圓周位移和速度的差異性,發(fā)現(xiàn)其差異系數(shù)分別為0.167 和0.029,不存在非常顯著的差異。

    3 結(jié)語

    量化左心室射血運(yùn)動(dòng)能為臨床診斷心血管疾病提供依據(jù)。本文首先利用三角網(wǎng)格生成左心室表面模型,形成輪廓點(diǎn)的連通網(wǎng)絡(luò)關(guān)系;然后擬合輪廓點(diǎn)局部曲面,計(jì)算輪廓點(diǎn)的局部形狀屬性;最后通過映射準(zhǔn)則恢復(fù)左心室位移場(chǎng),并對(duì)初始位移場(chǎng)進(jìn)行平滑優(yōu)化。根據(jù)心臟電影磁共振短軸圖像數(shù)據(jù),將101 例受試者分為射血正常組和射血無力組,比較了兩組受試者在徑向、圓周方向上的位移、速度、應(yīng)變和應(yīng)變率,結(jié)果表明本文建立的方法能有效區(qū)分左心室是否運(yùn)動(dòng)正常。對(duì)本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果與CVI 心臟分析軟件數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)二者存在較高相關(guān)性,或可為臨床診療心血管疾病提供幫助。然而,由于難以找到合適且嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)描述位移場(chǎng)細(xì)節(jié),對(duì)左心室位移場(chǎng)的驗(yàn)證仍存在一定難度和未知性[21]。

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