基于CT數(shù)據(jù)的冠脈提取和細(xì)化方法的研究和實現(xiàn).pdf

1、冠狀動脈血管提取、血管中心線提取以及血管狹窄度測量是醫(yī)學(xué)圖像處理與分析中的研究熱點。本文結(jié)合尺度空間理論，研究了基于CT數(shù)據(jù)的冠狀動脈計算機輔助診斷(CAD)定量分析方法。
　　 在尺度空間中，以微分幾何理論為基礎(chǔ)，建立管狀結(jié)構(gòu)的相似性函數(shù)，綜合各個尺度下的響應(yīng)值信息，提取管狀結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)自動提取冠狀動脈種子點算法。該算法對于高質(zhì)量的CT圖像，提取的種子點的準(zhǔn)確率在90％以上。采用基于形狀的區(qū)域生長方法分割冠脈血管，抑制血管邊緣模

2、糊處發(fā)生的泄漏。該算法能夠有效地提高心臟CAD軟件的自動化程度，實現(xiàn)一鍵式血管提取。該算法已成功應(yīng)用到東軟心臟CAD軟件中。
　　 骨架線在醫(yī)學(xué)圖像分析中得到越來越多的應(yīng)用。細(xì)化是在保持圖像形態(tài)特征的同時生成一條物體骨架線的過程，是醫(yī)學(xué)圖像分析中的一個重要步驟。研究并實現(xiàn)一種三維平行細(xì)化算法，通過迭代從物體外層逐層擦除六類簡化點最終得到物體的中軸線，然后對細(xì)化曲線進行后處理，提取冠脈樹的根節(jié)點。最后使用體模對算法進行了驗證和評估