血管造影圖像處理與血管三維重建.pdf

1、X射線血管造影檢查是目前國(guó)際上公認(rèn)的診斷心腦血管疾病的最有效手段之一,但基于二維造影圖像的傳統(tǒng)診治方法存在很大的局限性。血管的三維重建技術(shù)不僅能為醫(yī)生提供形象、直觀的三維血管形狀圖像,而目可以輔助測(cè)量血管的有關(guān)參數(shù)(如直徑大小、血管長(zhǎng)度和截面積等),從而有助于冠心病等血管疾病的診斷和治療。本文主要研究了血管造影圖像的二維信息處理、三維重建和三維重建優(yōu)化。
　　針對(duì)各向異性擴(kuò)散的幾個(gè)主要缺點(diǎn),論文結(jié)合Facet(小面)模型提出了新的

2、各向異性擴(kuò)散方程,在每一步的迭代中,利用Facet模型擬合原圖像進(jìn)行去噪,并利用Hessian矩陣的特征值的平方和作為選擇傳導(dǎo)參數(shù)的依據(jù),從而解決了傳統(tǒng)的各向異性擴(kuò)散方程中手動(dòng)選取參數(shù)的問題。
　　造影劑在流經(jīng)腦部血管的過程中,由于造影劑的流動(dòng),當(dāng)造影劑到達(dá)細(xì)小血管終端時(shí),流經(jīng)血管主動(dòng)脈的造影劑就基本消失了,這樣無論對(duì)于哪一幀的血管造影圖像,都不能分割出完整的血管結(jié)構(gòu)。由于腦部血管的位置在一個(gè)序列中基本不會(huì)變化,因此利用血管同一位

3、置處在造影劑流動(dòng)過程中的灰度變化特性,進(jìn)行了腦血管的分割。
　　為解決單一平面造影系統(tǒng)多視點(diǎn)冠脈造影序列影像的時(shí)間匹配問題,通過對(duì)序列冠脈造影影像的分析,提出了一種基于彎曲能量的時(shí)間匹配方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的心電門控方法來進(jìn)行兩個(gè)視點(diǎn)冠脈造影圖像序列的對(duì)應(yīng)幀時(shí)間匹配。采用一種基于輪廓向量的自適應(yīng)曲率提取方法進(jìn)行曲率提取,利用曲率信息計(jì)算每幀圖像的彎曲能量,把造影圖像序列的時(shí)間匹配問題轉(zhuǎn)化為彎曲能量曲線的對(duì)應(yīng)匹配問題。
　　在分析冠脈

4、造影系統(tǒng)三維重建的精度與穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上,針對(duì)序列圖像對(duì)應(yīng)幀攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)不發(fā)生變化,基礎(chǔ)矩陣?yán)碚撋隙枷嗤奶攸c(diǎn),把景物重建中常用的RANSAC(隨機(jī)采樣一致性)方法進(jìn)行基礎(chǔ)矩陣估計(jì)的方法應(yīng)用到血管冠脈造影圖像的三維重建中來,RANSAC方法采用大樣本特征點(diǎn)對(duì)基礎(chǔ)矩陣進(jìn)行估計(jì),實(shí)驗(yàn)比較了這種方法與改進(jìn)的八點(diǎn)算法的誤差,證明該方法比八點(diǎn)算法有更高的精度和穩(wěn)定性。
　　在三維重建方面,研究了冠脈造影系統(tǒng)的幾何模型以及空間中的三維坐標(biāo)變換