超声成像是诊断心脏疾病的重要手段,目前主要分为二维和实时三维超声诊断。二维心脏超声诊断具有空间局限性,实时三维超声诊断虽然能从三维角度直接观察心脏形态以及运动情况,但是目前由于其价格昂贵难于推广。基于二维超声心脏图像的三维重建则解决了以上问题,通过这种后处理重建可以达到与实时三维成像相同的效果,并且可以进行具有临床医学诊断意义的参数量化研究,而三维分割是进行三维重建的重要基础。目前,国际上只有少量关于三维分割的研究,主要基于较为复杂的心脏先验模型的指导,需要大量的模型建立工作,不易推广。临床使用的某些软件只能进行定性分割描述,不能进行量化。本研究旨在对基于二维超声获得的三维数据场进行三维分割方法的研究,提出更为简单和实用的方法,进而为完全的三维重建奠定基础。采用椭圆区域生长模型和三角网格形变模型结合的方法进行心脏超声三维分割研究,分为四步。首先,对三维数据场中某一断层的二维数据进行初始分割:利用简单的区域生长和椭圆拟合方法得到各心室截面的近似椭圆;其次,整个数据场进行投影初始分割,利用得到的初始分割轮廓,以投影的方式对其它层的心室截面进行一定规则的区域生长,生成新的近似椭圆分割边界,进而得到由多个二维椭圆边界组成的心室近似初始轮廓模型;再次,初始椭圆模型按照一定规则离散化生成三角网格模型;最后,对三角网格模型进行三维形变生成最终的分割结果,需要计算模型中每个顶点的内能和外能,再计算出顶点形变的速度,进行顶点的移动。另外,移动中需要进行必要的重采样,保证三角网格的有效性,为了简化重采样的计算,实行了局部的二维形变,保证了三维形变的整体性质。实验三维数据是由经食道超声旋转扫描获得的二维数据,再通过插值得到