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基于变分的CTA图像冠状动脉的增强与分割

发布时间:2021-06-16 06:39
  随着“精准医疗”概念的提出,人们对医学影像技术和计算机辅助诊断技术精准性的要求越来越高。研究表明,心血管疾病是人类死亡率最高的非传染性疾病,动脉粥样硬化引起的冠状动脉管腔狭窄是其早期表现形式,因此分析冠状动脉的狭窄程度对于心血管疾病的预防和诊断具有重要意义。CT血管造影(CTA)图像是血管病变诊断的重要影像技术之一。但由于医学成像设备的限制和冠状动脉复杂结构的影响,冠状动脉CTA图像存在对比度低、灰度不均匀和边界模糊等问题,无法直接获取冠状动脉清晰完整的形态,传统的增强和分割方法的效果也不令人满意。因此提高冠状动脉图像的增强和分割算法的效果是解决问题的关键,同时能够为冠状动脉的三维可视化、参数测量等后续分析提供强大支持。本文应用数学方法与计算机辅助诊断技术相结合为冠状动脉的形态分析提供了一个半自动的处理框架。在对现有的血管增强、分割和三维重建方法进行了深入的研究和分析基础上,以问题为导向在模型和算法方面做了改进创新,主要的研究工作包括:一、由于胸部CTA图像的背景复杂,冠状动脉周围有对比度较低、尺度相似的其他组织和器官造成干扰,针对这个问题,本文提出了一个改进的基于Hessian矩阵多... 

【文章来源】:南京理工大学江苏省 211工程院校

【文章页数】:65 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于变分的CTA图像冠状动脉的增强与分割


图1.1?2015年全球非传染性疾病死亡人数??据世界卫生组织(WHO)统计,2015年全球共计5600万的死亡人数,其中非传染??

冠状动脉,图像,血管病变


在对血管病变的影像显示技术中,CT血管造影(Computed?Tomography??Angiography,CTA)因其无创性、成像质量高、操作简单等优点广泛应用于临床的各个??领域[6],已逐渐成为一种重要的心血管疾病早期筛查和随访手段,图1.2显示了冠状动??脉CTA图像。然而由于医学成像设备成像速度和分辨率的提升,对心脏进行CT扫描后??产生了大量的数据。临床医生需要结合CTA图像和自身经验给出诊断结果,这一过程??过于依赖医生主观经验,且具有较大的不确定性。因此发展医学影像计算机辅助诊断??(Computer-aidedDiagnosis,?CAD)血管病变己经成为时下的热点主题和挑战性任务,它??能够提高准确率,减少漏诊率,在医学研宂、预防诊治和疗效评估等多方面提供技术支??持,辅助医生得到更加精准的诊断结果。??_?_??(a)?(b)??图1.2冠状动脉CTA图像。(a)二维横断面;(b)CPR二维重建??在对血管病变的计算机辅助诊断分析中,血管的增强和分割尤为重要。由于医学影??像设备采集到的原始图像是复杂模糊的

医学图像,冠状动脉,中心线,轮廓


冠状动脉的病变程度与颈动脉粥样硬化及脑梗死成正相关[7],冠状动脉是与心血管??疾病最密切相关的人体血管。相比较于颈动脉和下肢动脉,冠状动脉的形态结构也更为??复杂和细小,重叠和分叉的情况较多。由图1.3可见,冠状动脉整体呈树状网络结构,??局部呈管状或线性结构。??I?-:^;?1??—一?Hi??W?^???s贫wm支??图1.3冠状动脉解剖图??在过去的十几年里,随着医学成像技术的不断发展,国内外关于医学图像中血管的??研究越来越多,其中包括血管的中心线提取、轮廓分割、狭窄检测等。然而由于各级血??管的解剖结构差异和多模态的成像方法不同,很难找寻到通用的办法来处理所有血管,??必须根据特定的成像类型和血管类型提出合适的方法。本节将重点分析基于CT血管造??影图像冠状动脉的增强和分割方法,目前国内外的研究方法大致可以分为如下三类:??一、追踪法??3??

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于局部傅里叶变换的方向自适应匹配滤波的视网膜血管分割[J]. 李龙云.  信息通信. 2017(06)
[2]基于改进活动窄带模型的冠状动脉CT血管造影图像分割[J]. 张梦璐,杨孝平.  中国医学物理学杂志. 2017(02)
[3]冠心病患者冠状动脉病变程度与颈动脉粥样硬化及脑梗死的关系[J]. 王维铁,张旭,许日昊,范莹莹,柳克祥,朱志成.  中国动脉硬化杂志. 2017(02)
[4]中国心血管现状:挑战与对策[J]. 胡春松,吴清华,胡大一.  中华高血压杂志. 2015(07)
[5]奥巴马推出精准医疗计划倡议[J]. 江艺泉,马晋平.  世界科学. 2015(03)
[6]动脉粥样硬化发病的炎症机制的研究进展[J]. 刘俊田.  西安交通大学学报(医学版). 2015(02)
[7]灰度不均的弱边缘血管影像的水平集分割方法[J]. 薛维琴,周志勇,张涛,李莉华,郑健.  软件学报. 2012(09)
[8]基于Gabor滤波与数学形态学的视网膜图像增强方法[J]. 刘尚平,陈骥.  光电子.激光. 2010(02)
[9]基于像素分类的医学图像层间插值[J]. 田沄,齐敏,卫旭芳,位军,何贵青,郝重阳.  中国图象图形学报. 2008(09)
[10]基于概率跟踪的冠状动脉造影图像的血管树提取[J]. 周寿军,陈武凡,冯前进,张建贵,王涌天.  电子学报. 2006(07)



本文编号:3232577

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