基于模型的旋轉(zhuǎn)X射線冠狀動(dòng)脈造影三維重建研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)冠狀動(dòng)脈造影是近年來問世的心臟成像技術(shù)，旋轉(zhuǎn)冠狀動(dòng)脈造影技術(shù)相比于傳統(tǒng)造影技術(shù)可以跟全面和準(zhǔn)確的提供血管信息。利用旋轉(zhuǎn)造影圖像提供的多角度投影圖像進(jìn)行三維重建，實(shí)現(xiàn)了血管的多角度觀察，從而更好地進(jìn)行臨床診治。由于心臟和呼吸運(yùn)動(dòng)，使得用于重建的圖像大大減少，使得旋轉(zhuǎn)冠狀動(dòng)脈造影重建成為了稀疏角度投影下的三維重建問題。就現(xiàn)有的方法而言，基于模型的重建算法對(duì)前處理環(huán)節(jié)依賴較大;而基于體素的重建方法則受到投影角度少的限制，圖像質(zhì)量不佳。鑒于

2、此，我們的思路是:利用基于體素重建算法重建出血管體數(shù)據(jù)，研究穩(wěn)定性較高的基于模型優(yōu)化的重建算法，形成一套適應(yīng)性較好的算法。
　　基于體素的冠狀動(dòng)脈重建算法分為解析重建算法和迭代重建算法。迭代算法更適合稀疏角度重建以及在含有噪聲的情況下重建，本文選擇用基于距離驅(qū)動(dòng)的算法生成了投影矩陣，以及用更易于并行實(shí)現(xiàn)的基于統(tǒng)計(jì)的迭代重建算法(ML-EM)重建出重建質(zhì)量并不高的冠狀動(dòng)脈體數(shù)據(jù)，為后續(xù)基于模型的重建算法奠定了基礎(chǔ)。
　　基于模

3、型重建算法的需要將得到的血管重建體數(shù)據(jù)參數(shù)化，即是說用一組參數(shù)來表示的模型來模擬血管形態(tài)。本文建立了易于實(shí)現(xiàn)，且保證了血管表面連續(xù)性的血管模型。利用得到的重建體數(shù)據(jù)和利用并行細(xì)化算法作用于重建體數(shù)據(jù)得到血管骨架數(shù)據(jù)，本文提出的自動(dòng)初始化算法可以初始化出一組參數(shù)模擬重建出的血管體數(shù)據(jù)形成三維參數(shù)化模型數(shù)據(jù)，并且在干擾較大的條件下依然可以取得正確的結(jié)果。本文的初始化算法以及之后的參數(shù)優(yōu)化算法，有效減少了人工操作，提升了算法的效率。
　

4、　為了保證重建結(jié)果的精度，本文做了一系列預(yù)處理工作。本文對(duì)投影圖像進(jìn)行了呼吸運(yùn)動(dòng)校正，降低了呼吸運(yùn)動(dòng)對(duì)旋轉(zhuǎn)造影過程中相同心動(dòng)相位的圖像中血管位置造成干擾。另外真實(shí)的造影圖像里噪聲干擾、背景中組織帶來的干擾以及模擬投影系統(tǒng)與旋轉(zhuǎn)造影系統(tǒng)的差別影響了重建精度。為此本文針對(duì)真實(shí)投影圖像提出了一種基于對(duì)比度增強(qiáng)預(yù)處理的局部閾值分割算法可以實(shí)現(xiàn)血管的有效分割從而有效去除干擾，我們還可以直觀地量化兩組二值圖像間的相似程度。
　　最后本文建立了