基于tMRI形变分析的活体心肌纤维特性图像重建

Feature image reconstruction of myocardial fiber is one of the popular research problems in the field of medical image processing. It plays a critical role in cardiac research and clinical diagnosis. Diffusion tensor magnetic resonance imaging is the unique technology to reconstruct the architecture of myocardial fiber ex vivo currently. Due to the limitation, it cannot implement on the beating heart. Thus, the feature extraction and reconstruction of myocardial fiber in vivo is more challenging for its dynamics. The high correlative anisotropy between deformation and architecture of myocardial fiber gave us inspiration. We propose a novel approach to reconstruct the feature image of myocardial fiber in vivo. Based on the deformation analysis of myocardium obtained from tMRI images of the beating heart, the deformation anisotropy model is constructed to extract physiological characteristics of myocardial fibers, which is the special idea to reconstruct the new feature image reconstruction of myocardial fiber in vivo. In this method, a Poisson orthogonal decomposition is proposed to construct the anisotropy model of myocardium deformation, a vector pair in this decomposition can describe the significant anisotropy in Poisson effect. The innovation of this method has provided a new effective way to develop the research on the feature image reconstruction of myocardial fiber and contributed to cardiac diagnosis and treatment. At the same time, it has also enriched the image analysis theory about anisotropic structure. Thus, this research has important theoretical significance and practical value.

心肌纤维特性图像重建是医学图像领域的研究热点之一，对心脏病的诊治具有重要意义。DT-MRI（磁共振弥散张量成像）作为目前唯一能对心肌纤维结构精确重建的方法，因其技术局限性不能实现活体心脏的成像。因此活体心肌纤维特性的提取与重建具有更大的挑战性。依据心肌形变与其生理特性的内在联系，提出通过分析活体tMRI（带标记线磁共振成像）图像中心肌形变的规律，建立其各向异性模型，来间接获取心肌纤维生理特性值，从而重建活体心肌纤维新型特性图像，这是本项目研究思路的特色。其中提出了一种基于泊松正交分解的形变各向异性模型的建立方法，所分解的泊松正交矢量对，可正确描述心肌形变过程中的泊松效应，这是本项目研究方法的创新。本项目的研究为活体心肌纤维特性图像的重建开辟了新的途径，也为心脏病诊治提供了一种新的有效手段；同时所提出的泊松正交分解方法丰富了各向异性结构的图像分析理论，研究工作具有重要的理论意义和实用价值。

针对目前医学影像难以提取活体心肌纤维信息的技术局限性，本项目根据心肌形变特征与心肌纤维生理特性之间紧密的内在联系，通过对心脏tMRI进行心肌形变分析，尝试了提取活体心肌纤维特性信息的新方法。项目研究中首先利用SinMod模型跟踪活体tMRI心肌质点的形变位移，获取心肌区域的形变位移场；进而针对局部形变的各向异性提出了泊松正交分解模型，并为每个心肌质点分解出泊松正交矢量对；然后利用该矢量对描述和提取了活体心肌纤维的走行方向及泊松比等特性参数；最后对所提取的心肌纤维特性值进行了初步地评估与分析，结果表明所提取的纤维走行方向向量大部分沿着心肌圆周螺旋分布，这与心肌纤维的解剖模型相符合，也与同体的DT-MRI的主特征向量方向接近，同时所提取的泊松比值与材料力学中测定的心肌泊松系数接近，也与心跳周期中心肌组织的收缩程度有一定相关性。在此过程中，为了获取心肌质点的范围作为心肌形变及纤维特性分析的重要基础，本项目针对tMRI的特点提出并实现了心肌区域的半自动及自动分割方法，包括基于混合梯度流的Snake分割、基于课程训练和U-net深度学习模型的分割等，取得了精确的分割结果。综上所述，本项目的研究成果对探讨心肌形变与心肌纤维之间的关联模式做出了重要启示，为活体心肌纤维特性的提取与分析方法提供了一条新的可尝试的途径。同时所提出的泊松正交分解模型对各向异性结构的图像分析理论具有一定的贡献。