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心脏 MRI 手动分割左心室（LV）劳动密集且易变，深度学习虽有进展但仍存不足。研究人员提出 HALSR-Net，实验表明其在多个数据集上表现优异，分割 LV 腔和心肌准确率达 98%，为心脏 MRI 分割提供更优方案。
在医学领域，心脏健康评估至关重要。而心脏磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）作为一项强大的技术，能提供心脏详细的横截面图像，助力医生观察心脏结构和功能。其中，心脏电影 MRI（Cine MRI）更是能捕捉心脏整个周期的图像序列，宛如为心脏跳动拍摄了一部动态影片，让医生可以直观地看到心脏的运动过程。
然而，这项技术在实际应用中却面临着不小的挑战。目前，从 Cine MRI 图像中手动提取心脏轮廓是一项艰巨的任务。想象一下，医生需要在大量的图像中，一帧一帧地仔细勾勒出心脏的边界，这不仅耗费大量时间和精力，而且不同医生之间的操作差异很大。就好比让不同的人去画同一幅复杂的画，每个人的风格和细节处理都不一样，最终得到的结果也会千差万别。这种差异会严重影响测量结果的可靠性和可重复性，进而干扰对心脏功能的准确评估，使得诊断和治疗方案的制定缺乏精准依据。
为了解决这些难题，来自未知研究机构的研究人员开展了一项关于心脏左心室 MRI 分割的研究，他们提出了 HALSR-Net 这一新颖的多层次分割架构，旨在提高心脏分割的准确性和可重复性。该研究成果发表在《Computerized Medical Imaging and Graphics》上。
研究人员在这项研究中运用了多种关键技术方法。首先是采用回归模型来提取感兴趣区域（Region of Interest，ROI），通过这个模型预测围绕左心室（Left Ventricle，LV）的边界框位置。其次，构建了 HALSR-Net 架构用于语义分割，其中融合了混合注意力池化模块（Hybrid Attention Pooling Module，HAPM），它结合了注意力机制与空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling，APP）、空洞空间金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）的优势，增强了特征提取能力。此外，还设置了一个重建模块，利用潜在空间特征来提升分割精度。研究使用了一个内部临床数据集以及两个公开数据集（ACDC 和 LVQuan19）进行实验。
实验结果
研究人员在三个不同的心脏 MRI 数据集上开展实验，将 HALSR-Net 与八种被广泛认可的先进架构进行对比。在分割左心室腔和心肌方面，HALSR-Net 表现卓越，取得了高达 98% 的准确率和 F1 分数。这一结果表明，HALSR-Net 在处理心脏 MRI 图像分割时，能够更精准地识别和勾勒出左心室的边界，比其他现有方法更加准确和可靠。
研究结论与讨论
HALSR-Net 的出现有效解决了现有心脏 MRI 分割技术的局限性。通过将回归模型用于 ROI 提取，再结合 HALSR-Net 架构进行语义分割，尤其是 HAPM 模块和重建模块的协同作用，显著提升了特征提取能力和分割精度。这一成果对于心脏功能分析和患者治疗意义重大。更准确的心脏分割可以帮助医生更精确地评估心脏功能，例如更精准地计算射血分数（Ejection Fraction，EF），为诊断心力衰竭、心肌病、冠状动脉疾病等多种心脏疾病提供更可靠的依据，从而优化治疗方案，提高患者的医疗护理水平。这项研究为心脏 MRI 分割领域开辟了新的道路，有望推动该领域进一步发展，为未来的心脏疾病诊断和治疗带来更多突破。
