面向CTA圖像的冠脈血管分割算法研究和血管狹窄度分析.pdf

1、心血管疾病主要是心肌供血不足引發(fā)的心臟搏動障礙，目前已經(jīng)成為威脅人類健康的第一大因素，具有患病率高、死亡率高等特點，其成因是冠狀動脈血管粥樣硬化或痙攣引起的血管管腔狹窄或阻塞。因此，對于心血管疾病的早期診斷顯得尤為重要。
　　心血管疾病傳統(tǒng)的診斷方法是使用數(shù)字減影血管造影(DSA)，它也是診斷心血管疾病的“金標準”，醫(yī)生能夠?qū)崟r地從DSA的二維影像中看到血管狹窄的情況。然而，它具有費用高、有創(chuàng)、診斷過程復(fù)雜等特點，不適用于心血管疾

2、病的早期診斷。近年來，隨著多層螺旋CT的快速發(fā)展，冠狀動脈CT血管造影(CTA)越來越多地用于診斷心血管疾病。相對于DSA，冠狀動脈CTA具有費用低、無創(chuàng)、操作簡便的特點，并且能夠提供多視角，對心血管的情況能夠進行更加全面的了解。然而，冠狀動脈CTA產(chǎn)生的是心臟部位的截面圖像，醫(yī)生并不能通過觀察截面圖像直觀地獲得血管狹窄的信息，這就需要借助于計算機技術(shù)和圖像處理技術(shù)。因此，研究出一種能夠準確地從CTA圖像序列中分割出冠狀動脈的方法具有重

3、要的實際意義和臨床價值。
　　在CTA圖像中，冠狀動脈分布不集中且受到其他組織的干擾，這給冠狀動脈的分割帶來了巨大的挑戰(zhàn)。本文在調(diào)研了圖像處理和分割算法的基礎(chǔ)上，根據(jù)冠狀動脈圖像特點，提出了一種基于Hessian矩陣增強濾波和區(qū)域生長的冠狀動脈自動分割方法。在分割結(jié)果的基礎(chǔ)上，本文還實現(xiàn)了對于冠狀動脈血管狹窄度的分析，能夠從測量結(jié)果中獲得血管狹窄度的定量信息。
　　本文主要進行了如下的研究工作:
　　升主動脈的自動分割

4、。首先，基于升主動脈的截面類似圓形這一信息，利用圖像變換的方法定位升主動脈的第一層圖像并采用區(qū)域生長的方法進行分割;然后，以上層升主動脈的質(zhì)心作為下層進行區(qū)域生長分割的種子點，并利用上層的分割結(jié)果作為下層分割區(qū)域的約束，避免出現(xiàn)過分割現(xiàn)象;最后，重復(fù)上述升主動脈的分割過程，并以分割區(qū)域像素數(shù)突增作為升主動脈分割結(jié)束的條件。
　　冠狀動脈的自動分割。首先，對圖像進行預(yù)處理，對肺部區(qū)域進行抑制;然后，利用單尺度Hessian矩陣增強濾

5、波，提高了圖像中的冠狀動脈區(qū)域和周圍組織的對比度，為整體區(qū)域生長提供了良好的條件;最后，利用升主動脈的位置信息作為種子點，對升主動脈和增強圖像融合的數(shù)據(jù)進行整體的區(qū)域生長。與上一步升主動脈的分割結(jié)果做差值后，即可獲得冠狀動脈的分割結(jié)果。
　　血管狹窄度的測量。本文采用了一種基于血管內(nèi)點的跟蹤方法，首先，設(shè)置血管段的起始點、終點、步長、前進方向;然后，根據(jù)起始點、步長、方向進行尋找下一個點，并將當(dāng)前點所在截面的質(zhì)心作為下次尋找的起點