概述 心血管疾病(CVD)的患病率随着用于诊断和治疗的新医学成像技术发展而上升。计算体模在成像研究中起着关键作用,支持从基础仿真研究到更大规模虚拟成像试验(VITs)的应用。通常,体模与成像模拟器(即模拟真实扫描仪物理和几何特性的算法)配对使用以生成模拟成像数据。该框架能够在已知真实参考的情况下进行受控实验,从而促进系统设计、协议优化、算法开发和图像判读研究。 本研究开发了一组详细、解剖结构可变的 4D 跳动心脏模型群体,用于医学成像研究。与参考值相比,基于图像的心脏模型能够模拟解剖结构可变受试者心脏的扭转、收缩运动。与 DukeSim 结合后,可生成逼真的虚拟心脏成像数据。 图像处理 心脏数据 本研究使用的心脏 CT 数据由 32 个 4D CT 数据集组成,包含 17 名男性和 15 名女性受试者。选用病例均为健康受试者,具有正常的心脏解剖结构和运动。每个数据集均为心电图门控,包含心动周期内 10 个较低分辨率帧和舒张中期的 1 个高分辨率帧。 图像分割 每位患者的 4D 数据均使用 Simpleware 软件中专为心脏 CT 数据设计基于 AI 的全自动分割工具 AS Cardio 进行图像分割。分割前,应用 1.0 × 1.0 × 1.0 像素的 Gaussian 平滑滤波器降低每组图像的噪声。将分割结果从软件中输出为二值图像,用于图像配准。高分辨率数据帧的心脏分割结构用于定义心脏的初始实例,输出为多边形网格表面,作为图像配准分析的变形模板。 运动计算 使用多通道大变形微分同胚度量映射(MC-LDDMM)图像配准算法从低分辨率帧分割结果计算心脏的帧间运动,将该运动应用于心脏模型,创建随时间变化的网格模型。MC-LDDMM 是一种非线性图像配准方法,估算图像间平滑、可逆(微分同胚)变换,在捕捉复杂变形的同时保持解剖拓扑。运动计算以 R70 帧为参考,该帧最接近高分辨率采集的 R75。MC-LDDMM 算法计算从 R70 帧到周期中所有其他帧的变形。 […]










