联合深度学习的通用血流向量成像方法

彭 博，罗娅茹，谢盛华，尹立雪

（1.西南石油大学计算机科学学院，成都 610500；2.四川省医学科学院·四川省人民医院心血管超声及心功能科，成都 610072；3.超声心脏电生理学与生物力学四川省重点实验室，成都 610072）

0 引言

心血管疾病是日常生活中严重威胁人体健康的疾病，其发病率、致死率一直高居首位。根据世界卫生组织（World Health Organization，WHO）的统计，全世界每年大约有1700万人死于心血管疾病，占全世界死亡人数的31%。心血管疾病之所以有如此高的致死率，是因为在心血管患病早期通常不会出现明显的临床表现。所以心脏疾病的防治关键在于早发现、早治疗。其实，病人在患病早期心脏形态结构和血流模式已与正常人有所不同，可以通过观察心脏流体力学状态的变化及时有效反映心脏功能的异常［1］。因此，心脏流体力学运动状态的有效可视化观察和量化评价有助于心脏功能异常的早期筛查，为心血管疾病的早发现提供了一种新的技术手段。

超声具有无伤、无辐射、实时、价格低廉、操作简单等优点，因此在临床上已广泛使用超声成像技术进行血流可视化观察及测量，例如连续多普勒、脉冲多普勒、彩色多普勒等。但是，这些方法只能在一定程度上反映流场的部分信息，不能全面反映流体的运动状态。血流向量成像（Vector Flow Mapping，VFM）技术的出现，突破了常规多普勒超声的局限，实现了心脏全流场可视化描述，特别是在左心室运动的可视化观察和量化评价研究方面被广泛关注。VFM 技术由Ohtsuki 等［2］首次提出，是一种新颖的心功能检测技术。……