基于CTA图像的冠状动脉分割方法研究

发布时间：2021-04-22 00:34

　　心血管疾病是严重困扰和威胁全人类身体健康的三大疾病之一,每年因心血管疾病致死的人数多达两千万。冠状动脉CTA具有费用低、创伤小、简便有效快捷等优点。但传统的冠脉图像分割方法工作量大、复杂度高、分割精度有待提高,为了有效提高医务工作者的工作效率,实现对冠状动脉图像又快又准确的分割,这就需要借助于基于深度学习框架的图像处理技术。现今热门的深度学习对医学图像进行识别处理具有重要的实际意义和临床价值。冠状动脉血管结构复杂且噪声干扰较多,目前还没有一种绝对通用的且分割精度完美的方法。本文将基于全卷积神经网络的图像语义分割方法应用于冠脉CTA图像的血管分割。主要研究内容如下:1)由于医学影像的成像原理和心脏组织结构的复杂性,血管结构不可避免地受到心脏运动噪声和非血管结构的干扰,低对比度、模糊和亮度不均匀等问题给医生的准确诊断带来困难。本文利用能凸显更多图像信息的灰度图像矩阵,结合保边去噪较好的双边滤波和LoG算子,并选取适当的阈值,有效地将冠状动脉CTA中的血管细节信息显现出来,最后输出去噪后的图像,为FCN融合模型的分割做准备。与经典高斯去噪、均值滤波等算法作比较,本文的去噪算法不仅去除了噪声而... 

【文章来源】：内蒙古科技大学内蒙古自治区

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
引言
1 绪论
    1.1 冠脉图像分割背景
    1.2 研究目的及意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 文章结构安排
    1.5 本文创新点
2 冠状动脉图像分割的相关知识
    2.1 血管造影技术
        2.1.1 磁共振血管造影
        2.1.2 数字减影血管造影技术
        2.1.3 非创伤性血管成像技术
    2.2 传统的冠状动脉图像分割方法
        2.2.1 基于阈值的分割方法
        2.2.2 基于区域的分割方法
        2.2.3 基于边缘的分割方法
    2.3 本章小结
3 基于CTA的医学图像预处理
    3.1 灰度图像矩阵
    3.2 双边滤波
    3.3 LoG算子
    3.4 阈值选取
    3.5 实验结果与分析
    3.6 本章小结
4 基于多源融合FCN的冠状动脉分割方法
    4.1 算法概述
    4.2 全卷积神经网络相关知识
        4.2.1 全卷积神经网络概述
        4.2.2 全卷积神经网络基本原理
        4.2.3 全卷积神经网络的结构
    4.3 空洞卷积
    4.4 深度可分卷积
    4.5 基于多源融合的全卷积神经网络
        4.5.1 FCN的性能提升方法
        4.5.2 改进的DeepLab网络模型
    4.6 本章小结
5 实验结果对比及分析
    5.1 实验数据及实验设置
    5.2 实验结果及实验分析
    5.3 本章总结
6 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 未来展望工作
参考文献
在学研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]心血管影像技术的发展、现状及未来[J]. 葛均波,戴宇翔.  中华心血管病杂志. 2017 (08)
[2]区域分裂合并法在图像分割中的应用[J]. 程帅.  福建电脑. 2013(06)
[3]一种利用零交叉点理论的改进SIFT特征提取算法[J]. 万雪,张祖勋,柯涛.  武汉大学学报(信息科学版). 2013(03)
[4]头颈部磁共振血管成像技术研究[J]. 于平年,王文甲,崔原,靳云凤,祖景世.  实用医学影像杂志. 2012(04)
[5]BP神经网络在台阶爆破参数优化中的应用[J]. 王璞,王维锋,徐海波.  露天采矿技术. 2012(03)
[6]基于B样条自由形变模型的医学图像非刚性配准算法研究[J]. 安绿波,肖孟强.  电脑知识与技术. 2012(07)
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[9]三层介质人体模型中电磁波传输的研究[J]. 王剑,和伟.  云南师范大学学报(自然科学版). 2007(03)
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硕士论文
[1]基于视觉的涂胶检测技术研究[D]. 马潇.天津工业大学 2018
[2]基于卷积神经网络的脑血管自动分割算法研究[D]. 陈圆.电子科技大学 2017
[3]冠状动脉CTA图像三维分割技术研究[D]. 姜伟.内蒙古科技大学 2015
[4]面向CTA图像的冠脉血管分割算法研究和血管狭窄度分析[D]. 杨栋.浙江大学 2015



本文编号：3152806