血管中心线提取算法研究

发布时间：2020-08-10 21:21

【摘要】：血管是运送血液到全身的通道并形成了一个复杂的网状结构。血管影响着人们的健康,是人们赖以生存的基石。由于人们生活中不良的饮食习惯和生活环境的影响,心脑血管疾病已经日益成为危害人们健康的重要疾病。血管造影图像数据可以提供对比度高和清晰的血管结构信息,并且用于计算机辅助诊疗中,在临床上已经成为医生疾病诊断的好帮手。血管中心线提取对血管疾病的治疗有着重大意义,提取出血管中心线可以用于血管建模、和可视化,同时也可以用于对血管疾病的分析和诊断。随着科技的发展,血管介入手术已经成为一种有效的血管疾病诊断措施,血管中心线能够为血管介入路径导航提供介入路径。本文主要研究在血管造影图像中准确的提取出血管中心线。在介绍了几类常用的血管中心线提取算法的同时,我们逐步引入基于反向回溯的最小路径传播(MPP-BT)算法。MPP-BT算法很好的解决了传统最小路径技术存在的端点问题、累积问题以及捷径问题并且提取的结果精度较高。主要针对MPP-BT算法停止过快从而导致提取结果不完整,MPP-BT算法提取出的中心点之间缺乏连接信息以及局部结果精度不高这些问题,本文提出了相应的改进措施,具体研究内容如下:1、在预处理阶段,我们提出了一种改进的基于多尺度滤波的血管增强算法。第二章中,我们详细介绍了基于Hessian矩阵的血管增强算法。针对以往的基于Hessian矩阵的血管增强方法无法增强血管末梢、在血管分支处响应较弱以及增强后的血管目标灰度分布不均匀这些问题,我们在Gaussian Hessian的基础上改进了相应的血管增强函数。与其他几种基于Hessian的滤波算法进行实验对比,实验表明本文改进的血管增强算法能更好的增强血管分支以及末梢同时滤波后的结果在灰度分布上更加的均匀。2、引入概率跟踪算法,解决了MPP-BT算法提取出的中心点之间连接信息缺失的问题。采用访问偏好和代价累积的思想,MPP-BT算法能够比较好的提取出血管中心点;但是这些提取出的中心点是基于分割的思想得到的,因而缺乏中心点之间连接关系。为了获得中心线分支信息,我们采用概率跟踪的方法来进行分支探测,在保证中心线精度的同时,实现了中心线分支信息的获取。3、引入活动轮廓模型,解决了MPP-BT算法提取结果不完整以及局部精度不高的问题。对于复杂的拓扑结构的血管目标而言,MPP-BT算法过早的停止,因而造成提取出的血管中心线不完整。为了提取出比较完整的血管中心树,我们引入了活动轮廓模型的思想。我们将第三章中提取出的结果来初始化Open Snake算法,并利用活动轮廓模型来进一步优化提取精度。在第四章中,我们改进了Open Snake模型里的拉伸项。在内力和外力的作用下,中心线各个分支进行拉伸、形变,在保证中心线完整结构修复的同时,进一步提高了算法的精度。4、引入连接代价的思想,尝试了对血管中心线进行分支融合。血管造影图像中由于伪影、狭窄以及钙化的存在,沿着血管的强度可能会变化,这可能导致血管增强图像中间隙的存在。基于最小路径的间隙修复方式通常需要用户交互,基于波传播思想的间隙修复算法通常比较耗时。在本文中,我们引入了连接代价的思想来进行间隙修复以此来获得完整的血管中心树。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R322.12;TP391.41

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