基于图像配准的心脏冠脉CTA模型建立方法研究

发布时间：2020-10-31 16:11

　　 随着计算机辅助诊断技术的快速发展,其在临床医学中的作用越来越大。图像配准作为计算机辅助诊断系统的一个重要组成部分,在心血管疾病诊断方面,扮演着重要的角色。心脏冠脉的位置信息是心血管疾病分析诊断的重要依据,因此,如何结合图像配准算法和建模方法,得到冠脉感兴趣区域和冠脉中心线的方向信息,并结合最短路径算法实现心脏冠脉三个主分支中心线的自动提取和识别,成为了目前的一个研究热点。本文以心脏冠脉CTA(Computed Tomography Angiography)数据为研究对象,首先研究了三维可视化技术,利用体绘制技术对心脏CTA数据进行三维显示;进而对图像配准算法进行分析,针对如何从原始心脏冠脉CTA数据中自动分割出心脏冠脉线的问题,重点对仿射变换、B样条可变形变换、图像建模和图像融合等问题进行了研究,并提出了一种基于图像配准的心脏冠脉CTA模型的建立方法,以此得到了冠脉感兴趣区域和冠脉中心线的方向信息;最后在先验模型的基础上,结合最短路径算法,在冠脉的感兴趣区域内,自动提取和识别三个心脏冠脉的主分支中心线。本文的主要研究内容如下:(1)在三维可视化过程中,研究了面绘制和体绘制技术,对心脏冠脉CTA数据实现三维显示。在此基础上利用图形用户界面技术开发了一款三维可视化软件,实现图像处理过程中的一些常用功能,包括旋转,缩放,设置颜色梯度值,截图等功能。对实验数据进行了去噪声处理,为后续的配准实验做准备。(2)研究基于仿射变换和B样条可变形变换的三维图像配准算法,分析比较其性能差异。分别对建立CTA模型的实验数据进行仿射变换和B样条可变形变换,将实验数据映射到同一坐标空间下,评估两种算法的性能。并在此基础上提出了优化的配准方案,实现心脏冠脉的配准。利用形状平均方法(Shape-based Averaging)对8个映射到同一坐标空间下的分割标记图求平均,建立一个具有一定泛化能力的心脏CTA模型,得到心脏冠脉感兴趣区域和冠脉中心线的方向信息。(3)在先验模型的基础上,首先在前文得到的心脏冠脉感兴趣区域利用训练检测的算法,自动检测冠脉起点位置。在冠脉中心线追踪过程中,将冠脉的方向因素导入到最短路径的代价函数中,引导冠状动脉中心线追踪。最终,在冠脉的感兴趣区域内,三个主分支中心线被自动提取和识别出来。
【学位单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R816.2;TP391.41
【部分图文】：

图 2.2 心脏冠脉的三维可视化可视化技术，将庞大的三维数据转化为三维图果显著。本课题所使用的三维可视化技术结合最后为了便于使用者可以更加方便地进行图像ser Interface，GUI）技术，开发了一些医学图像技术（Insight Segmentation and Registration Toolkit，馆开发的一款医学图像处理工具，作为一个开平台的影像分析。该系统围绕一些核心设计如实例的对象工厂、使用 command/observer 图表

电大学硕士研究生学位论文 第二章 心脏冠脉 CTA 医疗图像的预处个自适应表达结构，按照在其上实行的操作来进行改变。表达一个网格最起码是需要元的；但是也可以增加额外的拓扑信息。本文一开始直接利用 ITK 工具包内关于 NIFTI 格式图像读取的头文件，调用函数接口行 NIFTI 格式图像的读取，然后将读取到的数据作为输入传送给后续的图像显示模块从软件健壮性的角度出发，便于该软件在后续的研究过程中可以读取不同格式的三维本文最终采用的方法是从三维图像的内部结构出发，首先利用 ITK 工具包得到图像数度信息，由于图像内部的结构是沿着 X，Y，Z 三个方向延伸的长方体结构，因此任何像数据都可以看成是一个一个三维像素矩阵排列堆砌得到的结果（与图像的格式无关，本文利用一个像素迭代器，从 X，Y，Z 轴三个方向遍历图像的像素点，依次读取每点的灰度值。将这些灰度值信息按照原像素空间的位置保存，最终将像素信息传递给显示过程。这种方法不仅可以读取多种格式的医学图像，而且还可以针对不同像素范分进行数据处理分析，比如标记出灰度值是 100~200 范围的部分。

电大学硕士研究生学位论文 第二章 心脏冠脉 CTA 医疗图像的预处个自适应表达结构，按照在其上实行的操作来进行改变。表达一个网格最起码是需要元的；但是也可以增加额外的拓扑信息。本文一开始直接利用 ITK 工具包内关于 NIFTI 格式图像读取的头文件，调用函数接口行 NIFTI 格式图像的读取，然后将读取到的数据作为输入传送给后续的图像显示模块从软件健壮性的角度出发，便于该软件在后续的研究过程中可以读取不同格式的三维本文最终采用的方法是从三维图像的内部结构出发，首先利用 ITK 工具包得到图像数度信息，由于图像内部的结构是沿着 X，Y，Z 三个方向延伸的长方体结构，因此任何像数据都可以看成是一个一个三维像素矩阵排列堆砌得到的结果（与图像的格式无关，本文利用一个像素迭代器，从 X，Y，Z 轴三个方向遍历图像的像素点，依次读取每点的灰度值。将这些灰度值信息按照原像素空间的位置保存，最终将像素信息传递给显示过程。这种方法不仅可以读取多种格式的医学图像，而且还可以针对不同像素范分进行数据处理分析，比如标记出灰度值是 100~200 范围的部分。
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本文编号：2864179