基于Polar1DMLP模型的CCTA冠脉管腔分割方法研究
发布时间：2021-06-13 15:07
冠状动脉数字图像造影（CCTA）是一种有效的无创评估冠脉血管狭窄等病变情况的成像技术,对CCTA的自动筛查评估依赖于冠脉管腔的高精度分割。为探索能够分割出高质量的冠脉官腔的算法,本文进行基于深度学习的端到端分割实验以及基于中心线先验信息结合CCTA灰度特征的冠脉管腔分割实验,其中基于深度学习回归方法的Polar1DMLP模型能够结合中心线先验信息得到较好的分割效果。基于公开数据集Coronary Artery Stenoses Detection and Quantification Evaluation Framework中的78组冠脉截段数据进行训练与验证,在16段数据的验证集上得到MSD（mean surface distance）为0.169 mm,DICE为0.796。结果表明本文提出的以中心线为导向信息的Polar1DMLP模型能够较好地整合血管CCTA灰度特征,回归出较为准确的冠脉血管内壁管腔轮廓半径,得到较为平滑的冠脉管腔表面模型,本方法有着较大的潜力以及拓展空间。
【文章来源】：CT理论与应用研究. 2020,29(06)
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
RayCast分割效果
世界坐标中的xyz坐标系以及cMPR空间中的坐标系。图2数据集D2中三位专家标注的一个血管截断示意（使用红黄蓝三色轮廓线区别）Fig.2ManualannotationsofasegmentindatasetD2bythreeexpertsspecifiedbyred,yellowandbluecontourline注：白色点为等间距采样后的中心线点，蓝色点为原始标注中的中心线点，红色箭头表示t，黄色箭头表示u，绿色箭头表示v。图3cMPR坐标系示意图Fig.3DiagramofcMPRcoordinatesystem（a）cMPR在xyz坐标系中采样平面（b）在uvt坐标系中叠放成的三维cMPR数据图4cMPR采样平面示意Fig.4DiagramofcMPRslices最后，将中心线上等距取得的采样平面在第三维度进行叠放构成三维cMPR数据，得到血管类似拉直的效果（图4（a）中的白线为中心线，图4（b）拉直数据的正交三视图在空间中的显示结果），用于冠脉血管的管腔分割。1.2.2RayCast采样方法在cMPR的uvt坐标系中，将分割任务简化为在t轴上的每一帧图片中寻找血管轮廓（contour），血管轮廓假设为多边形，在xyz空间中血管内壁模型假设为多段的广义圆柱模型[16]。因此，为了更好地利用血管管腔轮廓圆周上的连续性[19]，本文采取RayCast的数据iCuvt
3所示，其中白色点为等间距采样后的中心线点，蓝色点为原始标注中的中心线点，红色箭头表示t，黄色箭头表示u，绿色箭头表示v。由此得到CTA世界坐标中的xyz坐标系以及cMPR空间中的坐标系。图2数据集D2中三位专家标注的一个血管截断示意（使用红黄蓝三色轮廓线区别）Fig.2ManualannotationsofasegmentindatasetD2bythreeexpertsspecifiedbyred,yellowandbluecontourline注：白色点为等间距采样后的中心线点，蓝色点为原始标注中的中心线点，红色箭头表示t，黄色箭头表示u，绿色箭头表示v。图3cMPR坐标系示意图Fig.3DiagramofcMPRcoordinatesystem（a）cMPR在xyz坐标系中采样平面（b）在uvt坐标系中叠放成的三维cMPR数据图4cMPR采样平面示意Fig.4DiagramofcMPRslices最后，将中心线上等距取得的采样平面在第三维度进行叠放构成三维cMPR数据，得到血管类似拉直的效果（图4（a）中的白线为中心线，图4（b）拉直数据的正交三视图在空间中的显示结果），用于冠脉血管的管腔分割。1.2.2RayCast采样方法在cMPR的uvt坐标系中，将分割任务简化为在t轴上的每一帧图片中寻找血管轮廓（contour），血管轮廓假设为多边形，在xyz空间中血管内壁模型假设为多段的广义圆柱模型[16]。因此，为了更好地利用血管管腔轮廓圆周上的连续性[19]，本文采取RayCast的数据iCuvt
【参考文献】：
期刊论文
[1]《中国心血管病报告2018》概要[J]. 胡盛寿,高润霖,刘力生,朱曼璐,王文,王拥军,吴兆苏,李惠君,顾东风,杨跃进,郑哲,陈伟伟. 中国循环杂志. 2019(03)
[2]FFR、IVUS、OCT和SPECT指导冠状动脉临界病变治疗的价值[J]. 王骋,朱水兵,胡德亮,许智惠. 江苏医药. 2018(05)
[3]基于模糊C均值法的CTA图像冠状动脉狭窄量化[J]. 孙巧榆,杨冠羽,舒华忠. 东南大学学报(自然科学版). 2016(01)
[4]结合区域生长与图割算法的冠状动脉CT血管造影图像三维分割[J]. 姜伟,吕晓琪,任晓颖,任国印. 计算机应用. 2015(05)
[5]基于概率决策和区域生长的冠状动脉三维分割[J]. 张朝霞,李宏霄,陈晓冬,郁道银,贾忠伟,浦奎,王星. 天津大学学报. 2011(05)
硕士论文
[1]冠脉CTA图像中的血管分割算法研究[D]. 卢倩.河北大学 2019
[2]改进的U-net网络在冠状动脉血管分割中的应用[D]. 孟笛.吉林大学 2019
本文编号：3227769
【文章来源】：CT理论与应用研究. 2020,29(06)
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
RayCast分割效果
世界坐标中的xyz坐标系以及cMPR空间中的坐标系。图2数据集D2中三位专家标注的一个血管截断示意（使用红黄蓝三色轮廓线区别）Fig.2ManualannotationsofasegmentindatasetD2bythreeexpertsspecifiedbyred,yellowandbluecontourline注：白色点为等间距采样后的中心线点，蓝色点为原始标注中的中心线点，红色箭头表示t，黄色箭头表示u，绿色箭头表示v。图3cMPR坐标系示意图Fig.3DiagramofcMPRcoordinatesystem（a）cMPR在xyz坐标系中采样平面（b）在uvt坐标系中叠放成的三维cMPR数据图4cMPR采样平面示意Fig.4DiagramofcMPRslices最后，将中心线上等距取得的采样平面在第三维度进行叠放构成三维cMPR数据，得到血管类似拉直的效果（图4（a）中的白线为中心线，图4（b）拉直数据的正交三视图在空间中的显示结果），用于冠脉血管的管腔分割。1.2.2RayCast采样方法在cMPR的uvt坐标系中，将分割任务简化为在t轴上的每一帧图片中寻找血管轮廓（contour），血管轮廓假设为多边形，在xyz空间中血管内壁模型假设为多段的广义圆柱模型[16]。因此，为了更好地利用血管管腔轮廓圆周上的连续性[19]，本文采取RayCast的数据iCuvt
3所示，其中白色点为等间距采样后的中心线点，蓝色点为原始标注中的中心线点，红色箭头表示t，黄色箭头表示u，绿色箭头表示v。由此得到CTA世界坐标中的xyz坐标系以及cMPR空间中的坐标系。图2数据集D2中三位专家标注的一个血管截断示意（使用红黄蓝三色轮廓线区别）Fig.2ManualannotationsofasegmentindatasetD2bythreeexpertsspecifiedbyred,yellowandbluecontourline注：白色点为等间距采样后的中心线点，蓝色点为原始标注中的中心线点，红色箭头表示t，黄色箭头表示u，绿色箭头表示v。图3cMPR坐标系示意图Fig.3DiagramofcMPRcoordinatesystem（a）cMPR在xyz坐标系中采样平面（b）在uvt坐标系中叠放成的三维cMPR数据图4cMPR采样平面示意Fig.4DiagramofcMPRslices最后，将中心线上等距取得的采样平面在第三维度进行叠放构成三维cMPR数据，得到血管类似拉直的效果（图4（a）中的白线为中心线，图4（b）拉直数据的正交三视图在空间中的显示结果），用于冠脉血管的管腔分割。1.2.2RayCast采样方法在cMPR的uvt坐标系中，将分割任务简化为在t轴上的每一帧图片中寻找血管轮廓（contour），血管轮廓假设为多边形，在xyz空间中血管内壁模型假设为多段的广义圆柱模型[16]。因此，为了更好地利用血管管腔轮廓圆周上的连续性[19]，本文采取RayCast的数据iCuvt
【参考文献】：
期刊论文
[1]《中国心血管病报告2018》概要[J]. 胡盛寿,高润霖,刘力生,朱曼璐,王文,王拥军,吴兆苏,李惠君,顾东风,杨跃进,郑哲,陈伟伟. 中国循环杂志. 2019(03)
[2]FFR、IVUS、OCT和SPECT指导冠状动脉临界病变治疗的价值[J]. 王骋,朱水兵,胡德亮,许智惠. 江苏医药. 2018(05)
[3]基于模糊C均值法的CTA图像冠状动脉狭窄量化[J]. 孙巧榆,杨冠羽,舒华忠. 东南大学学报(自然科学版). 2016(01)
[4]结合区域生长与图割算法的冠状动脉CT血管造影图像三维分割[J]. 姜伟,吕晓琪,任晓颖,任国印. 计算机应用. 2015(05)
[5]基于概率决策和区域生长的冠状动脉三维分割[J]. 张朝霞,李宏霄,陈晓冬,郁道银,贾忠伟,浦奎,王星. 天津大学学报. 2011(05)
硕士论文
[1]冠脉CTA图像中的血管分割算法研究[D]. 卢倩.河北大学 2019
[2]改进的U-net网络在冠状动脉血管分割中的应用[D]. 孟笛.吉林大学 2019
本文编号：3227769
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