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(dòng)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(diǎn)，其成因是冠狀動(dòng)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(duì)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(biāo)準(zhǔn)”，醫(yī)生能夠?qū)崟r(shí)地從DSA的二維影像中看到血管狹窄的情況。然而，它具有費(fèi)用高、有創(chuàng)、診斷過程復(fù)雜等特點(diǎn)，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(dòng)脈CT血管造影(CTA)越來越多地用于診斷心血管疾病。相對(duì)于DSA，冠狀動(dòng)脈CTA具有費(fèi)用低、無創(chuàng)、操作簡便的特點(diǎn)，并且能夠提供多視角，對(duì)心血管的情況能夠進(jìn)行更加全面的了解。然而，冠狀動(dòng)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(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)。因此，研究出一種能夠準(zhǔn)確地從CTA圖像序列中分割出冠狀動(dòng)脈的方法具有重

3、要的實(shí)際意義和臨床價(jià)值。
　　在CTA圖像中，冠狀動(dòng)脈分布不集中且受到其他組織的干擾，這給冠狀動(dòng)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(dòng)脈圖像特點(diǎn)，提出了一種基于Hessian矩陣增強(qiáng)濾波和區(qū)域生長的冠狀動(dòng)脈自動(dòng)分割方法。在分割結(jié)果的基礎(chǔ)上，本文還實(shí)現(xiàn)了對(duì)于冠狀動(dòng)脈血管狹窄度的分析，能夠從測(cè)量結(jié)果中獲得血管狹窄度的定量信息。
　　本文主要進(jìn)行了如下的研究工作:
　　升主動(dòng)脈的自動(dòng)分割

4、。首先，基于升主動(dòng)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(dòng)脈的第一層圖像并采用區(qū)域生長的方法進(jìn)行分割;然后，以上層升主動(dòng)脈的質(zhì)心作為下層進(jìn)行區(qū)域生長分割的種子點(diǎn)，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(dòng)脈的分割過程，并以分割區(qū)域像素?cái)?shù)突增作為升主動(dòng)脈分割結(jié)束的條件。
　　冠狀動(dòng)脈的自動(dòng)分割。首先，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)肺部區(qū)域進(jìn)行抑制;然后，利用單尺度Hessian矩陣增強(qiáng)濾

5、波，提高了圖像中的冠狀動(dòng)脈區(qū)域和周圍組織的對(duì)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(dòng)脈的位置信息作為種子點(diǎn)，對(duì)升主動(dòng)脈和增強(qiáng)圖像融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行整體的區(qū)域生長。與上一步升主動(dòng)脈的分割結(jié)果做差值后，即可獲得冠狀動(dòng)脈的分割結(jié)果。
　　血管狹窄度的測(cè)量。本文采用了一種基于血管內(nèi)點(diǎn)的跟蹤方法，首先，設(shè)置血管段的起始點(diǎn)、終點(diǎn)、步長、前進(jìn)方向;然后，根據(jù)起始點(diǎn)、步長、方向進(jìn)行尋找下一個(gè)點(diǎn)，并將當(dāng)前點(diǎn)所在截面的質(zhì)心作為下次尋找的起點(diǎn)