基于超声图像的冠脉病变部位模型重构
发布时间：2021-06-07 19:26
冠心病严重危害着人类健康,对于冠心病的诊断治疗一直是医学界研究的重点,血管内超声技术是冠心病临床诊断最重要的方法之一。医生通过超声图像可以观测到血管内腔的截面信息,用来分析血管壁的厚度,管腔内的斑块分布、大小及组成。但医生依据超声图像观察血管病变部位存在着局限性,不能观察血管的三维模型,因此本文对血管模型的可视化进行研究。本文的主要研究内容如下:针对图像获取过程中产生的噪声、光斑、伪影等干扰信息,研究了图像滤波算法,由于单一的滤波方法处理效果无法满足要求,因此针对小波滤波算法不足提出优化方法,可以更好的去除血管超声图像的噪点。并选择分割效果较好的区域生长分割算法,提取血管轮廓。同时研究了模型三维重构的方法,由于血管内部的结构单一,选择面绘制方法中的移动立方体（Marching Cube,MC）算法重构血管模型,针对MC算法运算效率低,并具有连接二义性的问题提出了MC算法的改进方法,将存在连接二义性问题的面进行转换,消除连接二义性。由于MC算法重构出的血管模型是由大量的三角网格数据构成,内部含有大量冗余的三角面片,影响了计算机的计算效率,对模型的渲染缓慢,不利于人机交互,并且大量的数据也...
【文章来源】：西安工业大学陕西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
CAG图像、IVUS图像和OCT图像对比
其中介入术是治疗冠心病的首选，介入术主要是通过医疗影像的引导，利用穿刺针从病人的手臂动脉处穿刺进入，然后将导丝从穿刺位置沿动脉导入病患部位，再将支架沿导丝送入病变部位，通过球囊加压，使支架展开，与血管壁贴合，完成对血脉的扩张，该技术的特点手术创口小，恢复快，治疗效果好[7]。但该手术在实际的临床应用在仍存在着一些局限性。首先手术的难度系数高，年轻的医生很难上手，只有丰富临床经验的医生能够驾驭使得手术的发展、推广受到了限制。其次医生只能依靠自己的经验规划手术方案，手术过程对于病患部位的定位很难把握，对于器械在人体中的定位，何时抵达病患部位没有可以参考的标准，使得手术的成功率没有保障。因此提出使用计算机辅助引导医疗手术的过程[8-9]。计算机辅助手术（ComputerAideSurgery，CAS）是基于医疗影像学发展而来，它是集医学、机械、计算机等先进科技为一体的新型的交叉学科，在外科手术过程变得不可替代[10-13]。心脏介入术的手术导航系统是利用软硬件的结合，辅助医生诊断病情，进行术前的手术规划，术中对导丝等医疗仪器的导航，以及术后对于治疗效果、支架贴合情况的判定，极大的提高了手术的成功率和治疗效果，图 1.2 所示。
是手术导航系统最重要的环节之一，为了在术前获取的病人影像资料基础上进行路径规划。通过这一阶段对采集到的病人二维数据进行三维重建，同时综合不同模态的影像信息来显示骨骼与软组织，这些信息可以显示在同一个坐标系中，并且在该坐标系中完成手术路径的规划。手术的复杂性取决于所进行的手术性质、目标区域的大小与位置、病人个体的特殊情况等。本论文的研究致力于研究虚拟介入术训练项目中的关键环节：冠脉病变部位图像处理及模型重构。完整的虚拟介入术训练系统的主要功能如图 1.3 所示，该系统首先以超声仪器获取的超声图像作为原始数据，然后在系统的图像处理模块对原始数据做预处理，并重构出血管的三维模型；然后输出血管的三维模型，利用 3D 打印技术打印血管模型；通过光学定位技术对血管内的导丝进行实时的定追踪，并将导丝的路径显示在屏幕上，医生通过观察屏幕实时的监控导丝的前进路线，调整导丝前进路线过程达到介入手术训练的效果。如图 1.3 黑框中所示，本文的研究重点在于虚拟手术介入系统的前半部分，是整个系统的基础。主要研究在于：对超声设备采集的数据进行读取，并对读入的数据进行处理，通过图像滤波、模型重构等算法重构出血管的模型，为后续的 3D 打印及手术导航做支撑。
【参考文献】：
期刊论文
[1]冠状动脉血管内成像研究进展[J]. 赵琳琳,于波. 中华老年心脑血管病杂志. 2018(06)
[2]《中国心血管病报告2017》要点解读[J]. 马丽媛,吴亚哲,王文,陈伟伟. 中国心血管杂志. 2018(01)
[3]一种改进的非局部均值图像去噪算法[J]. 祝严刚,张桂梅. 计算机工程与应用. 2017(18)
[4]冠心病患者冠状动脉病变严重程度与冠心病危险因素的相关分析[J]. 高阅春,何继强,姜腾勇,陈方. 中国循环杂志. 2012(03)
[5]冠心病现代治疗方法的研究进展[J]. 耿威. 求医问药(下半月). 2012(02)
[6]保持地形特征的网格模型简化算法[J]. 花海洋,赵怀慈. 计算机辅助设计与图形学学报. 2011(04)
[7]采用模拟退火算法的冠状动脉三维重建优化研究[J]. 王国栋,周奕,桑农,曹治国. 工程图学学报. 2009(01)
[8]计算机辅助外科手术的基本概念[J]. Philippe MERLOZ,吴昊. 中国修复重建外科杂志. 2006(03)
[9]Snake模型综述[J]. 李天庆,张毅,刘志,胡东成. 计算机工程. 2005(09)
[10]网格模型化简综述[J]. 何晖光,田捷,张晓鹏,赵明昌,李光明. 软件学报. 2002(12)
博士论文
[1]基于多尺度分析的多传感器图像融合技术研究[D]. 陈广秋.吉林大学 2015
[2]基于IVUS图像分割和CAG三维重建技术的数据融合研究[D]. 王岭.天津大学 2010
[3]感兴趣血管段最佳视角和血管内超声与冠脉造影融合研究[D]. 胡春红.天津大学 2006
[4]基于造影图像的冠状动脉三维重建和定量分析方法的研究[D]. 黄家祥.天津大学 2004
[5]心血管造影图像的二维信息处理及其三维重建研究[D]. 徐智.天津大学 2003
硕士论文
[1]基于VTK的医学图像三维重建关键技术及交互的研究[D]. 金钊.山东大学 2018
[2]深度卷积网络在心血管内超声图像内膜和中—外膜边界检测中的研究[D]. 袁绍锋.南方医科大学 2018
[3]医学图像三维重建技术研究[D]. 雷若鸣.兰州大学 2017
[4]经皮冠状动脉介入手术术中导航方法研究[D]. 王莉.哈尔滨理工大学 2017
[5]OCT和冠脉造影在冠心病介入诊疗过程中对心电图的影响[D]. 刘婷婷.河北医科大学 2017
[6]肺部CT血管分割及三维重建[D]. 于洋.哈尔滨工业大学 2016
[7]冠状动脉造影图像分割研究[D]. 黄晓雪.重庆邮电大学 2016
[8]基于特征保持的网格简化算法研究[D]. 乔建成.北京理工大学 2016
[9]基于IVUS的斑块类型识别与三维重构[D]. 贾依笑.哈尔滨工业大学 2015
[10]数字图像去噪算法的研究与应用[D]. 贺东霞.延安大学 2015
本文编号：3217165
【文章来源】：西安工业大学陕西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
CAG图像、IVUS图像和OCT图像对比
其中介入术是治疗冠心病的首选，介入术主要是通过医疗影像的引导，利用穿刺针从病人的手臂动脉处穿刺进入，然后将导丝从穿刺位置沿动脉导入病患部位，再将支架沿导丝送入病变部位，通过球囊加压，使支架展开，与血管壁贴合，完成对血脉的扩张，该技术的特点手术创口小，恢复快，治疗效果好[7]。但该手术在实际的临床应用在仍存在着一些局限性。首先手术的难度系数高，年轻的医生很难上手，只有丰富临床经验的医生能够驾驭使得手术的发展、推广受到了限制。其次医生只能依靠自己的经验规划手术方案，手术过程对于病患部位的定位很难把握，对于器械在人体中的定位，何时抵达病患部位没有可以参考的标准，使得手术的成功率没有保障。因此提出使用计算机辅助引导医疗手术的过程[8-9]。计算机辅助手术（ComputerAideSurgery，CAS）是基于医疗影像学发展而来，它是集医学、机械、计算机等先进科技为一体的新型的交叉学科，在外科手术过程变得不可替代[10-13]。心脏介入术的手术导航系统是利用软硬件的结合，辅助医生诊断病情，进行术前的手术规划，术中对导丝等医疗仪器的导航，以及术后对于治疗效果、支架贴合情况的判定，极大的提高了手术的成功率和治疗效果，图 1.2 所示。
是手术导航系统最重要的环节之一，为了在术前获取的病人影像资料基础上进行路径规划。通过这一阶段对采集到的病人二维数据进行三维重建，同时综合不同模态的影像信息来显示骨骼与软组织，这些信息可以显示在同一个坐标系中，并且在该坐标系中完成手术路径的规划。手术的复杂性取决于所进行的手术性质、目标区域的大小与位置、病人个体的特殊情况等。本论文的研究致力于研究虚拟介入术训练项目中的关键环节：冠脉病变部位图像处理及模型重构。完整的虚拟介入术训练系统的主要功能如图 1.3 所示，该系统首先以超声仪器获取的超声图像作为原始数据，然后在系统的图像处理模块对原始数据做预处理，并重构出血管的三维模型；然后输出血管的三维模型，利用 3D 打印技术打印血管模型；通过光学定位技术对血管内的导丝进行实时的定追踪，并将导丝的路径显示在屏幕上，医生通过观察屏幕实时的监控导丝的前进路线，调整导丝前进路线过程达到介入手术训练的效果。如图 1.3 黑框中所示，本文的研究重点在于虚拟手术介入系统的前半部分，是整个系统的基础。主要研究在于：对超声设备采集的数据进行读取，并对读入的数据进行处理，通过图像滤波、模型重构等算法重构出血管的模型，为后续的 3D 打印及手术导航做支撑。
【参考文献】：
期刊论文
[1]冠状动脉血管内成像研究进展[J]. 赵琳琳,于波. 中华老年心脑血管病杂志. 2018(06)
[2]《中国心血管病报告2017》要点解读[J]. 马丽媛,吴亚哲,王文,陈伟伟. 中国心血管杂志. 2018(01)
[3]一种改进的非局部均值图像去噪算法[J]. 祝严刚,张桂梅. 计算机工程与应用. 2017(18)
[4]冠心病患者冠状动脉病变严重程度与冠心病危险因素的相关分析[J]. 高阅春,何继强,姜腾勇,陈方. 中国循环杂志. 2012(03)
[5]冠心病现代治疗方法的研究进展[J]. 耿威. 求医问药(下半月). 2012(02)
[6]保持地形特征的网格模型简化算法[J]. 花海洋,赵怀慈. 计算机辅助设计与图形学学报. 2011(04)
[7]采用模拟退火算法的冠状动脉三维重建优化研究[J]. 王国栋,周奕,桑农,曹治国. 工程图学学报. 2009(01)
[8]计算机辅助外科手术的基本概念[J]. Philippe MERLOZ,吴昊. 中国修复重建外科杂志. 2006(03)
[9]Snake模型综述[J]. 李天庆,张毅,刘志,胡东成. 计算机工程. 2005(09)
[10]网格模型化简综述[J]. 何晖光,田捷,张晓鹏,赵明昌,李光明. 软件学报. 2002(12)
博士论文
[1]基于多尺度分析的多传感器图像融合技术研究[D]. 陈广秋.吉林大学 2015
[2]基于IVUS图像分割和CAG三维重建技术的数据融合研究[D]. 王岭.天津大学 2010
[3]感兴趣血管段最佳视角和血管内超声与冠脉造影融合研究[D]. 胡春红.天津大学 2006
[4]基于造影图像的冠状动脉三维重建和定量分析方法的研究[D]. 黄家祥.天津大学 2004
[5]心血管造影图像的二维信息处理及其三维重建研究[D]. 徐智.天津大学 2003
硕士论文
[1]基于VTK的医学图像三维重建关键技术及交互的研究[D]. 金钊.山东大学 2018
[2]深度卷积网络在心血管内超声图像内膜和中—外膜边界检测中的研究[D]. 袁绍锋.南方医科大学 2018
[3]医学图像三维重建技术研究[D]. 雷若鸣.兰州大学 2017
[4]经皮冠状动脉介入手术术中导航方法研究[D]. 王莉.哈尔滨理工大学 2017
[5]OCT和冠脉造影在冠心病介入诊疗过程中对心电图的影响[D]. 刘婷婷.河北医科大学 2017
[6]肺部CT血管分割及三维重建[D]. 于洋.哈尔滨工业大学 2016
[7]冠状动脉造影图像分割研究[D]. 黄晓雪.重庆邮电大学 2016
[8]基于特征保持的网格简化算法研究[D]. 乔建成.北京理工大学 2016
[9]基于IVUS的斑块类型识别与三维重构[D]. 贾依笑.哈尔滨工业大学 2015
[10]数字图像去噪算法的研究与应用[D]. 贺东霞.延安大学 2015
本文编号：3217165
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