基于MIP的腦部血管重建算法研究.pdf

1、血管是人體血液流過的管道，遍及全身，在人體內(nèi)發(fā)揮著巨大的作用。而腦部血管作為動(dòng)脈血管的分支，與人體內(nèi)其他血管一起承擔(dān)著物質(zhì)和氧氣的輸送工作。三維磁共振血管造影數(shù)據(jù)能提供分辨率高、對比豐富的血管信息，是診斷腦部血管疾病所必須的數(shù)據(jù)。臨床上，通常使用最大密度投影技術(shù)(Maximum Intensity Projection, MIP)對磁共振血管造影數(shù)據(jù)進(jìn)行各個(gè)方位投影，以展示血管的形態(tài)，對腦動(dòng)脈瘤、腦動(dòng)脈硬化、腦梗塞、血管畸形等各種腦部疾

2、病的診斷具有重要的醫(yī)學(xué)意義。
　　本文以腦部血管為研究對象，以MIP為重建方法。在介紹MIP的同時(shí)，逐步引入MIP的優(yōu)點(diǎn)和不足，并針對重建圖像出現(xiàn)的小血管斷裂和重建速度慢這兩個(gè)不足點(diǎn)，提出了相應(yīng)的改進(jìn)措施，具體研究內(nèi)容分為以下四個(gè)部分：
　　1)詳細(xì)介紹了經(jīng)典的MIP重建算法，并分析了MIP重建的優(yōu)勢和不足。本文首先簡單介紹圖像去噪和目標(biāo)增強(qiáng)這兩種預(yù)處理方法。在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了經(jīng)典的光線投射算法實(shí)現(xiàn)MIP重建的整個(gè)過程。

3、最后，通過實(shí)驗(yàn)測試的方式分析了MIP相比表面遮蓋算法(Shaded Surface Display, SSD)和合成體繪制算法(Volume Rendering,VR)在腦部血管重建方面的優(yōu)勢，同時(shí)指出MIP重建存在的兩個(gè)問題：血管斷裂和重建速度慢。
　　2)重點(diǎn)解決了重建圖像小血管斷裂問題。針對小血管斷裂問題本文設(shè)計(jì)了一種基于局部最大平均值(Local Maximum Mean, LMM)的方法。首先，通過LMM對三維MRA血管

4、造影體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以此來增強(qiáng)MRA體數(shù)據(jù)中的血管體素，然后進(jìn)行MIP重建，獲取局部最大平均值-最大密度投影圖像(LMM-MIP Image)，從而解決斷裂血管。同時(shí)針對LMM-MIP圖像造成的大血管變粗問題，進(jìn)一步采用一種權(quán)函數(shù)將LMM-MIP圖像與MIP圖像結(jié)合，保證斷裂小血管修復(fù)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)大血管的恢復(fù)。
　　3)重點(diǎn)解決了MIP重建速度慢的問題。針對MIP重建速度慢的問題，使用錯(cuò)切變形算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的光線投射算法完成MIP重

5、建，然后改進(jìn)錯(cuò)切變形算法，并結(jié)合CUDA紋理存儲(chǔ)器提供的插值特性減少插值過程，實(shí)現(xiàn)并行再加速。最后，分別對光線投射、錯(cuò)切變形、改進(jìn)的錯(cuò)切變形結(jié)合CUDA這三種方式實(shí)現(xiàn)的MIP和LMM-MIP加速測試。
　　4)本文采用磁共振廠商提供的腦部血管造影數(shù)據(jù)完成實(shí)驗(yàn)測試，并分別采用改進(jìn)前后的算法進(jìn)行重建對比分析，使用血管體素的投影概率和重建圖像的對比噪聲比(Contrast to Noise Ratio, CNR)進(jìn)行算法的性能分析。結(jié)果