颅内动脉粥样硬化斑块HRMR图像分割与三维重建

发布时间：2020-06-22 06:05

【摘要】：随着信息技术的快速发展,医学图像处理技术已经成为医疗诊断领域的重要组成部分,得到了广泛研究与应用。传统的诊断过程中,医生通过逐层观察二维图像序列识别病灶,处理效率低,不同医生诊断结果主观差异性较大。医学图像的分割与三维可视化,不仅能够提高医生的工作效率,同时还可以提高诊断的精准性与客观性,是当前备受关注的医学图像处理问题。心脑血管疾病位居人类三大致死疾病之首,严重危害着人类的健康与发展,受到世界卫生组织的高度重视,将其列为全组织亟待解决的难题之一。其中,脑卒中是全球最常见,也是最严重的心脑血管疾病。颅内动脉粥样硬化是导致脑卒中的重要原因,其影像表现为颅内动脉粥样硬化斑块。高分辨率核磁共振成像(High-Resolution Magnetic Resonance Imaging,HRMRI)中的“黑血”成像技术能够清晰地显示动脉血管壁及斑块的形态特征,是目前颅内动脉血管狭窄症影像检测的重要方法。本文对基于HRMR图像的颅内动脉粥样硬化斑块分割与三维重建进行了研究,重点研究了斑块和动脉血管的分割。精准分割是后续三维重建的关键与保障,在计算机辅助诊断领域有重要意义。为实现斑块与动脉血管的分割与重建,主要进行了以下几方面的研究:1.受成像设备与成像环境等诸多因素影响,HRMR图像存在大量噪声,降低了图像质量,研究了一种基于双核非局部均值(Non-Local Means,NLM)滤波的图像去噪算法。针对斑块弱边界导致的分割难问题,提出了一种基于平滑梯度图的边缘增强算法,提高了斑块边缘的可识别性。2.根据增强后的HRMR图像中斑块主体亮度显著增强,研究了一种基于显著性定位与改进动态自适应区域生长的斑块图像分割方法。利用斑块的亮度特征和方位特征定位斑块所在区域,将其作为初始化生长区域,通过自适应调节动态差实现斑块的准确分割。3.针对LSACM模型颅内动脉血管形状多变、分布密集,分割结果常受毗邻动脉血管的干扰等问题,应用了一种基于局部统计信息的活动轮廓模型(Locally Statistical Active Contour Model,LSACM)实现灰度分布不均匀动脉血管图像的分割。由于LSACM模型对初始化敏感,手动初始化不当会直接导致分割失败。对此,引入斑块位于病变动脉血管内部的病理学先验知识,直接将斑块边缘作为水平集的初始轮廓进行演化,得到动脉血管的分割结果。对于动脉血管内无斑块的图像,利用相邻层含斑块动脉血管图像分割结果进行逐层引导,实现动脉血管的分割。4.利用基于VTK的光线投射算法将斑块、动脉血管分割结果以及二者的融合图像分别进行三维重建,通过设置阻光度和颜色值,实现颅内动脉粥样硬化斑块的三维可视化。方便医生更加形象、直观地观察斑块的整体形状以及斑块在颅内动脉血管中的具体位置,可以为影像引导下的外科手术提供依据,或可用于辅助脑血管狭窄症患者的临床诊断与治疗。
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;R445.2;R743
【图文】：

粥样硬化斑块,大脑中动脉,放射科医师,绪论

1 绪论1 绪论1 课题来源本课题来源于绵阳市中心医院放射科医师的实际需求。在西南科技大学先与建模实验室和绵阳市中心医院的交流合作过程中，放射科医师指出希望利机图像处理技术实现颅内动脉血管狭窄症的辅助诊断与治疗。图 1-1(a)是颅血管 MR 三维影像，红框标出动脉血管狭窄导致影像中动脉血管不连续的位 1-1(b)是 MR 横断位断层图像，红框标注的是斑块所在病变动脉血管的位置

西门子,成像系统

1 绪论侧重点不一样，常用的有“黑血”和“亮血”两种序列图像来分飞跃序列（Three Dimentional Time of Flight，3D-TOF）是最常要用于斑块定位（图 1-3(a)）。在此基础上使用“黑血”技术扫（Proton Density Weighted Imaging，PDWI）、T1 加权像（T1-1WI）、T2 加权像（T2 -Weighted Imaging，T2WI）是“黑血”图像序列。“黑血”技术使用预饱和脉冲技术来抑制血流信号，伪影，可以清晰显示管壁结构与动脉斑块的形态特征，便于准价管腔狭窄程度（图 1-3(b)）。3.0T HRMRI 几乎已经成功应症的检测与评估，是当下颅内血管管壁唯一可以在体成像的阔的应用前景。

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