本文選題：冠心病 + 計算機層析成像　； 參考：《天津大學》2016年碩士論文

【摘要】：冠心病被視為威脅人類健康的主要因素之一。臨床研究表明,64排螺旋CT對于冠心病的篩查具有與傳統(tǒng)冠狀動脈X射線造影相媲美的精度。近年來,基于斑塊衰減模式的冠狀動脈病變新型分類標準的提出,對冠狀動脈病變診察提出了更高的要求。本文對基于冠狀動脈CT造影的冠心病輔助診斷算法進行了研究。該算法依據新型分類標準能夠實現(xiàn)對冠狀動脈病變的自動分類,為醫(yī)生提供可供參考的輔助診斷信息,提升了冠心病診斷精度和效率。除此之外,本文利用開源軟件開發(fā)工具包VTK完成了醫(yī)學圖像交互顯示軟件的設計,實現(xiàn)了基本圖像可視化功能。本文主要工作如下:1.設計了基于冠狀動脈CT造影的冠心病輔助診斷算法。該算法實現(xiàn)的技術流程包括冠狀動脈血管結構模型建立和冠狀動脈血管病變探測和分類兩部分。其中,冠狀動脈血管結構模型建立包括了圖像預處理、血管中心線提取和血管腔壁提取三部分。2.設計了基于各向異性擴散濾波和基于Hessian矩陣的血管濾波器的圖像預處理方法。該方法能夠在抑制噪聲的同時在一定程度上提升圖像中血管的對比度,其處理結果能夠保證后續(xù)中心線提取算法的輸入有效。3.采用基于最小代價路徑的血管中心線提取算法完成冠狀動脈中心線提取,提出了基于鄰域特征和灰度特征的啟發(fā)式算法策略對傳統(tǒng)算法進行了改進。該改進方法能夠在保證提取精度不變的同時,降低算法運行的時間和空間開銷。4.利用血管中心線作為源點,設計一維投射“光線”進行圖像采樣,基于血管腔壁在圖像上的灰度衰減特性,獲取“光線”上的腔壁位置,之后通過輪廓擬合獲取血管腔壁,建立血管結構模型,相對于傳統(tǒng)算法提升了提取精度。5.利用開源軟件開發(fā)包VTK完成了醫(yī)學圖像數(shù)據可視化功能開發(fā),實現(xiàn)了DICOM圖像瀏覽、圖像多平面重建等功能,搭建了醫(yī)學圖像可視化軟件平臺。
[Abstract]:Coronary heart disease is regarded as one of the main factors threatening human health. Clinical studies have shown that 64-slice spiral CT screening for coronary heart disease has a accuracy comparable to that of conventional coronary angiography. In recent years, a new classification standard of coronary artery disease based on plaque attenuation mode has been proposed, which has put forward higher requirements for the diagnosis of coronary artery disease. In this paper, coronary artery disease assistant diagnosis algorithm based on coronary CT angiography is studied. According to the new classification standard, the algorithm can realize the automatic classification of coronary artery disease, provide doctors with the reference of auxiliary diagnosis information, and improve the accuracy and efficiency of coronary heart disease diagnosis. In addition, the design of medical image interactive display software is completed by using open source software development toolkit VTK, and the basic image visualization function is realized. The main work of this paper is as follows: 1. An auxiliary diagnosis algorithm for coronary artery disease based on coronary CT angiography was designed. The implementation of the algorithm includes two parts: coronary artery structure model, coronary artery lesion detection and classification. Among them, the establishment of coronary artery structure model includes three parts: image preprocessing, centerline extraction and vascular wall extraction. An image preprocessing method based on anisotropic diffusion filter and Hessian matrix based vascular filter is designed. This method can suppress the noise and improve the contrast of the blood vessels in the image to a certain extent, and the processing result can ensure that the input of the subsequent centerline extraction algorithm is effective. 3. The coronary artery centerline extraction algorithm based on minimum cost path is used to extract the coronary centerline. A heuristic algorithm strategy based on neighborhood feature and gray feature is proposed to improve the traditional algorithm. The improved method can reduce the time and space cost of the algorithm while keeping the extraction accuracy unchanged. Using the center line of the vessel as the source point, the one-dimensional projection "ray" is designed for image sampling. Based on the gray attenuation characteristics of the vascular wall on the image, the position of the cavity wall on the "light" is obtained, and then the vascular wall is obtained by fitting the contour. Compared with the traditional algorithm, the model of vascular structure can improve the precision of extraction. The open source software package VTK is used to develop the visualization function of medical image data. The functions of DICOM image browsing and image multi-plane reconstruction are realized. The medical image visualization software platform is built.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R541.4;TP391.41

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本文編號：2033055