CT圖像的腹部血管三維分割.pdf

1、血管疾病是人類健康的克星，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和及早治療能夠有效的降低死亡率。目前，世界上公認(rèn)血管疾病的評估方法是采用CT成像圖像來觀察病灶形態(tài)，以進(jìn)行確診。因此，基于CT圖像的血管分割是計(jì)算機(jī)輔助診斷治療的重要手段；借助計(jì)算機(jī)圖像處理和人工智能等技術(shù)可以清晰地提取人體腹部主動脈及其分支血管，提高分割精度和血管疾病發(fā)現(xiàn)率，對于臨床診斷和術(shù)前治療都有相當(dāng)重要的意義。
　　人體腹部結(jié)構(gòu)及其血管復(fù)雜性和個(gè)體差異性的存在，給人體腹部主動脈的圖像分割和

2、其疾病的臨床診斷帶都來了巨大的挑戰(zhàn)。本文根據(jù)人體腹部主動脈的灰度，形態(tài)，結(jié)構(gòu)等醫(yī)學(xué)知識，分析了現(xiàn)有的針對血管分割算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出一種基于混合模型與對稱區(qū)域生長的三維血管分割算法，提取人體腹部血管樹，并取得了一定的研究成果。
　　首先，利用高斯混合模型與LBF模型，并結(jié)合三維空間感興趣區(qū)域的約束項(xiàng)，在二維平面上提取出目標(biāo)區(qū)域；其次，使用對稱區(qū)域生長，根據(jù)人體腹部主動脈的特性及二維平面分割結(jié)果，更改其生長合并準(zhǔn)則，進(jìn)行區(qū)域生長；最終

3、，在三維空間上通過種子點(diǎn)的選取，提取出完整的三維血管樹。本文算法結(jié)合了區(qū)域分割與邊緣提取兩種算法的優(yōu)良特性，考慮三維圖像目標(biāo)區(qū)域空間上的連續(xù)性，不僅能夠很好的保持血管壁邊緣的光滑，使得主血管形態(tài)清晰，而且在微小血管的分割上也表現(xiàn)出很高的正確率；根據(jù)人體腹部腔內(nèi)復(fù)雜的環(huán)境和血管及其分支的特性，制定的三維生長合并準(zhǔn)則簡化了原算法的生長流程，減少復(fù)雜度，利用二維平面分割結(jié)果，在整個(gè)三維血管樹的表現(xiàn)上能夠很好的還原真實(shí)血管。
　　通過對湖