Researchers who analyze cardiac images have focused on short-axis view images. However, the segmentation of left ventricle in magnetic resonance cardiac long-axis view is required to analyze cardiac function accurately. Many segmentation algorithms that are fundamentally based on an active contour model use a semi-automatic method by user intervention of drawing initial contours and contrast enhancement process that depends on the interested image property is used for robust edge map. Also in order to efficiently segment the MR cardiac long-axis view images, we use hierarchical edge maps obtained with multiple σ values of the Gaussian function for blurring. Experiments are performed for multiphase MR cardiac images from Medinus and GE MRI systems. The experimental results verify that the proposed method can acceptably segment endocardial and epicardial walls of left ventricle in MR cardiac long-axis view images.
심장영상 분석에 관한 연구들은 단축방향 영상들에 집중되어 왔다. 하지만 정확하게 심장기능을 분석하기 위해서 장축방향의 자기공명 심장영상에서의 분할이 필요하다. Active contour model에 기반한 많은 분할 알고리즘들이, 사용자가 초기 윤곽선을 그려주는 반자동-분할방법을 사용한다. 본 논문에서는 active contour model 이외에 장축방향 영상을 효과적으로 분할하기 위해서 블러링을 위한 Gaussian 함수의 다양한 σ 값으로부터 얻어진 계층적인 에지맵과 강인한 에지맵을 얻기 위해 관심영역의 영상성격에 적합한 contrast enhancement를 이용한다. 실험은 Medinus와 GE MRI 시스템에서 얻은 multiphase 장축방향 자기공명 심장영상들에 대해 수행되었다. 실험 결과들은 제안된 방법이 장축방향 자기공명 심장영상에서 좌심실의 내벽과 외벽을 만족스럽게 분할하는 것을 입증한다.
