基于U-Net的冠状动脉CTA图像分割与三维可视化的研究

发布时间：2022-11-11 21:38

　　冠状动脉粥样硬化性心脏病（简称:冠心病）,是指因血管腔狭窄或阻塞而造成心肌缺血、缺氧或坏死的心脏病,严重危害着世界人民的生命健康。为了准确、快速地诊断出冠状动脉狭窄的程度、位置等信息,从而制定有效的治疗方案,基于计算机断层扫描血管成像（Computed Tomography Angiography,CTA）的冠状动脉血管精确提取方法得到了世界范围内医疗科研机构的重点关注。本文基于U-Net网络对人体胸腔CTA图像进行冠状动脉粗分割,然后通过添加了多种条件约束的水平集算法进行轮廓曲线演化,实现冠状动脉血管的精确分割提取。最终设计并实现了一个冠状动脉三维可视化Demo系统。本文的主要工作如下:（1）为提高CTA图像中的冠状动脉血管区域的对比度,本文通过基于Hessian矩阵的多尺度增强滤波器进行图像增强处理。在滤除冠状动脉周围区域的背景干扰信息的同时,有效的突出了冠状动脉血管区域的成像效果。（2）为解决冠状动脉血管在CTA图像中位置、形状差异较大而易导致分割误差问题。本文采用U-Net网络的快速训练与精准特征识别方法对人体胸腔CTA图像中冠状动脉感兴趣区域进行定位与粗分割。然后根据所提取的... 

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景和意义
    1.2 国内外的研究现状
    1.3 论文的主要研究内容和结构
第二章 冠状动脉CTA图像区域血管增强
    2.1 图像预处理
        2.1.1 图像滤波
        2.1.2 图像锐化
    2.2 基于Hessian矩阵的CTA图像血管增强
        2.2.1 Hessian矩阵的基本原理
        2.2.2 血管相似函数
    2.3 实验结果与分析
    2.4 本章小结
第三章 冠状动脉分割算法
    3.1 分割算法的整体框架
    3.2 U-Net神经网络
        3.2.1 U-Net网络结构
        3.2.2 U-Net的相关训练策略
    3.3 改进的水平集算法
        3.3.1 曲线演化问题
        3.3.2 水平集理论
        3.3.3 能量函数
        3.3.4 先验形状约束
    3.4 实验结果及分析
        3.4.1 参数设置和评价指标
        3.4.2 实验结果分析
    3.5 本章小结
第四章 冠状动脉的三维可视化
    4.1 三维重建的基本方法
        4.1.1 面绘制
        4.1.2 体绘制
    4.2 Marching Cubes算法原理
        4.2.1 MC算法的具体步骤
        4.2.2 体素和等值面
        4.2.3 计算等值面和体素边界的交点及法向量
    4.3 MC算法的不足与解决方法
        4.3.1 二义性问题
        4.3.2 解决方法
    4.4 冠状动脉三维可视化Demo系统的实现
        4.4.1 功能介绍
        4.4.2 功能实现
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 工作展望
参考文献
发表论文和参加科研情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进U-Net的视网膜血管图像分割[J]. 雷军明,王成钢,刘雪燕.  信息技术与信息化. 2019(10)
[2]基于改进的水平集模型工业零件图像分割方法[J]. 侯木舟,陈英皞.  中北大学学报(自然科学版). 2019(02)
[3]《中国心血管病报告2018》概要[J]. 胡盛寿,高润霖,刘力生,朱曼璐,王文,王拥军,吴兆苏,李惠君,顾东风,杨跃进,郑哲,陈伟伟.  中国循环杂志. 2019(03)
[4]冠状动脉CTA在诊断冠心病中的作用[J]. 方亦文,李运田.  中国医学创新. 2018(06)
[5]移动立方体算法面二义性问题研究[J]. 王铮,李瑞明.  软件工程. 2017(09)
[6]一种基于多特征的距离正则化水平集快速分割方法[J]. 于海平,何发智,潘一腾,陈晓.  电子学报. 2017(03)
[7]基于三维冠状动脉CTA图像的半自动血管分割方法[J]. 王瑞琛,陈方,徐良鹏,陈晓阳.  北京生物医学工程. 2016(06)
[8]基于Hessian矩阵和水平集的视网膜血管分割[J]. 梁礼明,黄朝林,朱莎,吴健.  科学技术与工程. 2016(10)
[9]探讨临床治疗冠状动脉狭窄对介入放射治疗方法的选择[J]. 刘月霞,李庆丽.  科技视界. 2016(07)
[10]基于光线投射算法的医学图像三维重建研究[J]. 汪欣,范立南,张广渊,谷文娟.  仪器仪表用户. 2013(01)

博士论文
[1]冠心病医学图像诊断的若干关键技术研究[D]. 李泽宇.上海大学 2017

硕士论文
[1]基于深度卷积网络的皮肤病变图像自动分割与识别研究[D]. 马震.北京邮电大学 2019
[2]基于改进区域型水平集的图像分割方法研究[D]. 戴文龙.兰州理工大学 2019
[3]冠状动脉立体分割算法研究[D]. 陈富强.北方工业大学 2019
[4]牙科CT图像三维可视化技术研究[D]. 韩敬阳.河南科技大学 2019
[5]改进的U-net网络在冠状动脉血管分割中的应用[D]. 孟笛.吉林大学 2019
[6]基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像分割方法研究[D]. 陈明杰.哈尔滨工程大学 2019
[7]冠状动脉血管三维重建方法及其血液动力学分析的研究[D]. 左瑞雪.天津工业大学 2019
[8]基于GPU的锥束CT重建算法及可视化研究[D]. 张正强.大连理工大学 2018
[9]基于水平集正则化的图像分割技术研究[D]. 李晨静.河南师范大学 2018
[10]基于全卷积神经网络的图像分割算法的研究及应用[D]. 袁兵.电子科技大学 2018



本文编号：3705790