基于中心線提取的DSA腦血管造影圖像分割方法研究.pdf

1、腦血管疾病是影響人類身體健康的最常見的疾病之一，嚴重時甚至威脅到生命安全，并且腦血管疾病已引起世界衛(wèi)生組織的高度重視。介入手術是治療腦血管疾病的常用手段之一，介入手術過程通常會使用數(shù)字減影造影術獲取腦血管的造影圖像，經(jīng)過圖像分割算法對血管結(jié)構(gòu)的提取及三維顯示，詳細的腦血管拓撲結(jié)構(gòu)可以輔助醫(yī)生對腦血管病變部位的定位和了解病變程度以及制定合適的治療方案。血管的三維可視化為醫(yī)生對疾病的診斷和治療提供重要的參考信息。然而，由于形成造影圖像設備、

2、造影劑試用劑量、還有患者自身等因素的影響造成最終的造影圖像數(shù)據(jù)的灰度分布不均以及存在偽影等因素影響。這些因素將會影響分割結(jié)果，進而直接影響醫(yī)生對造影圖像的診斷和治療方案的制定。為了解決上述問題，本文提出實現(xiàn)一種自動準確的分割出腦血管的方法。
　　在本文中,首先我們對圖像進行了增強，改進的多尺度濾波對DSA數(shù)據(jù)增強處理是為了增加血管和背景之間的對比度，并且壓制噪聲。在多尺度濾波血管增強方法的基礎上，我們分析了基于Hessian矩陣的

3、特征值與血管幾何形狀之間的關系。針對血管細小的部分增強不夠明顯，引入了中值響應方程（Medialness Function），Medialness響應比多尺度濾波的在管狀結(jié)構(gòu)中心處的響應更尖銳，更適合對信號比較弱的細小血管進行增強。實驗結(jié)果表明該方法不僅可以增強血管主干部分，也可以增強信號比較弱的細小血管部分。
　　其次，基于增強處理后的數(shù)據(jù)我們提取出腦血管中心線。對于高脊遍歷，根據(jù)脊線跟蹤算法提取出腦血管的中心線并估計出各點對應

4、的血管半徑信息。提取出增強圖譜里面所有滿足在26鄰域最大的點為局部極大值點，并且將局部極大值點作為中心線起始點。然后根據(jù)中心點和它周圍領域點之間的方向以及周圍領域點多尺度響應值作為判斷條件尋找下一個中心點，最終得到血管中心線。通過對Phantom數(shù)據(jù)和兩套臨床腦血管真實數(shù)據(jù)的中心線提取驗證了該方法的有效性。
　　最后，我們還對極大似然估計算法進行了研究，結(jié)合中心線提供的拓撲結(jié)構(gòu)和半徑信息使用統(tǒng)計模型法進行腦血管分割，我們分割出腦血