本文選題：冠脈分割 + 心臟CT圖像　； 參考：《中國圖象圖形學報》2016年07期

【摘要】：目的由于計算機斷層血管造影(CTA)圖像的復雜性,臨床診斷冠脈疾病往往需要經(jīng)驗豐富的醫(yī)師對冠狀動脈進行手動分割,快速、準確自動分割出冠狀動脈對提高冠脈疾病診斷效率具有重要意義。針對雙源CT圖像特點以及傳統(tǒng)單一基于區(qū)域或邊界的活動輪廓模型的不足,研究了心臟冠脈3維分割算法,提出一種基于血管形狀約束的活動輪廓模型分割方法。方法首先,利用改進的FCM(fuzzy C-means)對心臟CT圖像感興趣區(qū)域初分割,其結果用于初始化C-V模型水平集演化曲線及控制參數(shù),提取感興趣區(qū)域輪廓。接著,由3維心臟圖像數(shù)據(jù)獲取多尺度梯度矢量信息構造邊界型能量泛函,然后利用基于Hessian矩陣的多尺度血管函數(shù)對心臟感興趣區(qū)域3維體數(shù)據(jù)增強濾波,獲取血管先驗形狀信息用于約束能量泛函。最后融合邊界、區(qū)域能量泛函并利用變分原理及水平集方法得到適合冠脈血管分割的水平集演化方程。結果由于血管圖像的灰度不均勻,血管末端區(qū)域更為細小,所以上述算法的實施是面向被劃分多個子區(qū)域的血管,在縮小的范圍內(nèi)進行輪廓的演化。相比于傳統(tǒng)的血管分割方法,該方法充分融合血管圖像的先驗信息及梯度場信息,能夠從灰度及造影劑分布不均勻的冠脈血管圖像中準確分割出冠狀動脈,對于細小的血管結構亦能獲得較好的分割效果。實驗結果表明,該方法只需在給定初始輪廓前提下,有效提取3維冠脈血管。結論對多組心臟CT圖像進行分割,本文基于血管先驗形狀約束的活動輪廓模型可以準確分割出冠脈結構完整輪廓,并且人工交互簡單。該方法在雙源CT冠脈圖像自動分割方面具有較好的正確率與優(yōu)越性。
[Abstract]:Objective because of the complexity of computed tomography angiography (CTAA) images, the clinical diagnosis of coronary artery disease often requires experienced physicians to segment the coronary artery manually and quickly. Accurate and automatic segmentation of coronary artery is of great significance to improve the diagnostic efficiency of coronary artery disease. In view of the characteristics of dual-source CT images and the shortcomings of the traditional single active contour model based on region or boundary, a 3D segmentation algorithm for coronary artery was studied, and a segmentation method of active contour model based on vascular shape constraint was proposed. Methods first, the improved FCM(fuzzy C-means was used to segment the region of interest in the cardiac CT image. The results were used to initialize the evolution curve and control parameters of the level set of the C-V model and extract the contour of the region of interest. Then, the boundary energy functional is constructed from the 3D heart image data, and then the multi-scale vascular function based on the Hessian matrix is used to enhance the filtering of the 3D volume data of the region of cardiac interest. The prior shape information of blood vessel is used to constrain energy functional. Finally, the boundary, the regional energy functional and the evolution equation of the level set suitable for coronary artery segmentation are obtained by using the variational principle and the level set method. Results because the grayscale of blood vessel image is uneven and the end region of blood vessel is smaller, the implementation of the above algorithm is aimed at the vessels divided into several sub-regions, and the contour evolves in a narrow range. Compared with the traditional vascular segmentation method, this method fully integrates the prior information and gradient field information of the vascular image, and can segment the coronary artery accurately from the coronary artery image with uneven distribution of grayscale and contrast media. Good segmentation effect can also be obtained for small vascular structures. The experimental results show that the proposed method only needs to extract 3D coronary vessels effectively under the condition of given initial profile. Conclusion Multi-group cardiac CT images can be segmented. The active contour model based on prior vascular shape constraint can accurately segment the complete contour of coronary artery structure, and the artificial interaction is simple. This method has good accuracy and superiority in automatic segmentation of coronary artery image with dual source CT.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學電氣工程與控制科學學院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1943358