初识:心血管磁共振(CMR)成像
一. 什么是CMR
1.1 定义
心血管磁共振成像 (CMR), 俗称心脏MRI :
- 是一种评估心血管系统的功能与结构的一种非侵入式医学成像技术。
- 它运用磁共振成像(MRI)基本原理,针对心血管系统成像的特殊困难,优化现有的MRI成像技术,使其具有临床价值。
- 优化序列设计的重点主要在心电门控和快速成像技术两方面。结合这些不同的技术,组成的方案就能对心血管系统中的主要功能、形态和结构等进行评估。
1.2 物理层面
- CMR的成像原理与其他磁共振成像技术基本原理类似,其关键点是利用心电门控技术,把数据采集的时间控制在心脏跳动周期的某一时段之内。
- 大多数的CMR技术,都以身体水分子中的氢原子(一种化学元素)作为磁共振信号源\color{red}以身体水分子中的氢原子(一种化学元素)作为磁共振信号源以身体水分子中的氢原子(一种化学元素)作为磁共振信号源,因为它在人体内的含量最丰富。CMR不使用电离辐射,它使用磁场的改变和射频(RF)脉冲,由于脉冲与病人自身的氢原子核间的共振现象,病人吸收了射频能量。当这些能量发出时,通过线圈的检测,转换成电信号,再利用算法将其转换成图像。
1.3 心脏介绍
1.3.1 位置介绍
- 心脏位于胸腔纵隔内,周围裹以心包。心底与出入心脏的大血管相连,并借心包皱襞连于心包后壁,心脏的其余部分是游离的,这有利于心脏的搏动。心脏约2/3位于身体正中矢状面的左侧,1/3位于右侧。
- 由于在发育过程中心脏沿纵轴向左旋转,心脏的纵轴自右后上方向左前下方倾斜,与身体正中矢状面呈45°角。因此,右心房和右心室位于右前方,左心房和左心室位于左后方。
- 心脏的位置常受呼吸、体型和姿势等因素的影响而改变。吸气时心脏为垂直位,呼气时为横位。在矮胖体型、仰卧和妊娠晚期,心脏为横位,高瘦体型和直立姿势时为垂直位。侧卧时,心脏向侧方轻度移位。
二. CMR图像分割
2.1 任务分析
相比较脑区域分割,医学图像中的心脏分割问题要更复杂,因为心脏是一个不停运作的器官,其形状也会在运动过程中发生变化。本文我们就来看看医学图像分割之心脏分割。
心脏是我们身体内的一个重要器官,拥有一个健康、稳定工作的心脏是我们探索、创造和感知世界的必要条件。然而,各种各样的心脏类疾病也严重威胁着许多人的生命。为了有效治疗和预防这些疾病,精准计算、建模和分析整个心脏结构对于医学领域的研究和应用至关重要。
目前,这个问题的解决仍然需要依赖大量的人工。这样做不仅耗时,而且精度有时难以保证。因此,需要实现心脏区域的自动分割用于解决心脏医疗领域的实际问题。在众多手段中,基于神经网络的方法具有明显优势。以2016年Kaggle发起的左心室分割挑战为例,三名获奖者所使用的方法都是深度学习。
在心脏分割问题中,通常按结构将心脏分成几个标注区域。比如以
MM-WHS数据库
为例,有:- 左心室血腔\color{blue}左心室血腔左心室血腔(
the left ventricle blood cavity, LV
) - 左心室心肌\color{blue}左心室心肌左心室心肌(
the myocardium of the left ventricle, Myo
) - 右心室血腔\color{blue}右心室血腔右心室血腔(
the right ventricle blood cavity, RV
) - 左心房血腔\color{blue}左心房血腔左心房血腔(
the left atrium blood cavity, LA
) - 右心房血腔\color{blue}右心房血腔右心房血腔(
the right atrium blood cavity, RA
) - 升主动脉\color{blue}升主动脉升主动脉(
the ascending aorta, AA
) - 肺动脉\color{blue}肺动脉肺动脉(
the pulmonary artery, PA
) - 最大舒张末期\color{blue}最大舒张末期最大舒张末期(
End of maximal diastole, ED
) - 最小收缩末期\color{blue}最小收缩末期最小收缩末期(
End of minimal systole, ES
)
如图:
这些区域由于本身的特性,其难易程度和分割手段也存在不同。通常来讲,普适性的心脏分割算法能够实现基本的区域分割,但是要实现精准分割还是需要对单独区域进行单独处理。相对而言,右心室(RV)的分割难度更大\color{blue}右心室(RV)的分割难度更大右心室(RV)的分割难度更大,我们就以此为例分析一下其存在的难点。- 左心室血腔\color{blue}左心室血腔左心室血腔(
2.2 难点分析
2.2.1 区域本身的困难
心脏分割问题中,每个区域的形态、工作方式不同,从而导致了每个区域的分割方法和难点也不同。以右心室为例,其存在的难点有:
- 在腔内存在与心肌相似的信号强度;
- 右心室新月形形状复杂,从基部到顶点一直变化;
- 分割顶点图像的切片十分困难;
- 患者的心室内形态和信号强度差异大,且可能有病理改变;
简单来讲,左心室是一个厚壁的圆柱形区域,而右心室是一个不规则形状的物体,较薄的心室壁有时会与周围的组织混在一起。\color{red}左心室是一个厚壁的圆柱形区域,而右心室是一个不规则形状的物体,较薄的心室壁有时会与周围的组织混在一起。左心室是一个厚壁的圆柱形区域,而右心室是一个不规则形状的物体,较薄的心室壁有时会与周围的组织混在一起。
下面用几组图片来感受一下这种分割问题的困难。
- 下图是右心室的MRI图片:
- 再困难一点:
- 而对于未训练过的肉眼,右心室区域是这样的:
2.2.2. 数据库的困难
对基于深度学习的医学图像分割方法而言,数据库的获取是最主要的困难。通常,相对大规模的数据库的图片规模在几千张图片,其中已标注的通常只有几百张,患者个体数就更少了;而小一点规模的数据集则远远小于这个数量。这种体量的数据库对于无监督或弱监督网络也许够用,但是对于有监督网络的训练而言,是远远不够的。
与其他数据不足的场景相同,医学图像也可以借助数据扩张实现网络的训练。比如下图所示,通过随机旋转、平移、缩放、裁剪、弹性形变等手段,对原始图像进行变换:
2.3 应用实例
2.3.1 心室分割
- 基于FCN网络结构实现左、右心室分割:
Phi V. T… A Fully Convolutional Neural Network for Cardiac Segmentation in Short-Axis MRI[C]. CVPR 2016.
- 基于多尺度残差稠密网络实现心室分割:
Khened M., Kollerathu V. A., and Krishnamurthi G. Fully Convolutional Multi-scale Residual DenseNets for Cardiac Segmentation and Automated Cardiac Diagnosis using Ensemble of Classifiers[J]. Medical Image Analysis, 2019.
2.3.2 完整心脏分割
- 基于P3D和FPN实现完整的心脏分割:
Zhanwei X., Ziyi W., and Jianjiang F…CFUN: Combining Faster R-CNN and U-net Network for Efficient Whole Heart Segmentation[C]. CVPR 2018.
参考
- 心血管磁共振成像
- Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
- 【图像分割应用】医学图像分割(二)——心脏分割
- MRI图像右心室分割
- 心脏的位置图解
- 【生物】心脏的结构
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