基于淘汰粒子群优化聚类算法的心肌造影图像分析系统对缺血心肌微循环的研究

项目名称： 基于淘汰粒子群优化聚类算法的心肌造影图像分析系统对缺血心肌微循环的研究

项目编号： No.81171404

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 医药、卫生

项目作者： 杜国庆

作者单位： 哈尔滨医科大学

项目金额： 14万元

中文摘要： 急性冠脉综合症及冠脉血运重建术后常出现缺血心肌"低灌注"或"无灌注"现象，早期诊断这种微灌注异常是临床亟待解决的问题，心肌超声造影（MCE）为解决这个难题提供了新方法。本项目拟采用兔心肌缺血/再灌注模型，将数据挖掘技术及模式识别理论与医学信息结合，研制开发一套基于淘汰粒子群优化聚类算法的MCE图像分析系统，采用图像分析技术自动识别心肌、合理分区，准确定量心肌各节段的微循环灌注强度，并进行彩色编码，自动计算缺血或梗死面积，利用直方图显示心肌节段的灌注分布，直观地对缺血心肌进行危险程度分层，与组织病理学确定的危险心肌范围比较，采用TUNEL法检测凋亡细胞，应用多种分子生物学方法检测危险心肌的各种因子和蛋白变化，从宏观到微观深入探悉缺血再灌注心肌损伤的形成机制；验证MCE定量分析系统判断心肌存活性和检测早期心肌缺血的价值，为临床上缺血心肌的诊断和治疗提供有益的探索和理论依据。

中文关键词： 心肌超声造影；淘汰粒子群；聚类算法；图像识别；心肌灌注

英文摘要：

英文关键词： Myocardial contrast echo；eliminating particle swarm；clustering algorithm；image recognition；myocardial perfusion