腦血管造影圖像分析對了解血管疾病的發(fā)病機制、術(shù)前診斷和治療具有重要意義。本文以時間飛躍法-磁共振血管造影（Time of flight-Magnetic Resonance Angiography,TOF-MRA）為研究數(shù)據(jù),結(jié)合統(tǒng)計模型與深度學習方法深入研究了腦血管分割、病灶靶區(qū)定位、血管中心線提取、術(shù)前介入手術(shù)路徑規(guī)劃。本文針對了該領(lǐng)域面臨的以下挑戰(zhàn)性問題開展研究:盡管統(tǒng)計模型在腦血管分割取得了充分的發(fā)展,但由于成像設(shè)備與成像參數(shù)的不同,導致數(shù)據(jù)之間存在顯著差異,進而影響了統(tǒng)計模型的魯棒性和分割方法的性能;深度學習在醫(yī)學圖像處理領(lǐng)域取得了顯著性進步,但在腦血管分割任務中始終面臨著腦血管標記數(shù)據(jù)不足的瓶頸;在術(shù)前血管介入手術(shù)的準備環(huán)節(jié)中,影像科醫(yī)生需要反復瀏覽TOF-MRA圖像,最終確定介入病灶靶點位置以及介入路徑,這一過程完全依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗判斷,加大了醫(yī)生的閱片負擔,不利于介入治療工作精準快速地開展。針對完整的術(shù)前造影圖像分析流程以及上述面臨的問題,本文的主要的貢獻和創(chuàng)新點如下:1.提出了一種設(shè)備無關(guān)的有限混合模型-馬爾科夫隨機場（FMM-MRF）腦血管分割方法:通過顱骨剔除技術(shù)... 

【文章來源】：中國科學院大學(中國科學院深圳先進技術(shù)研究院)廣東省

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 腦血管分割算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 腦血管拓撲路徑分析研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要內(nèi)容
    1.4 論文章節(jié)安排
第2章 腦血管分割相關(guān)的準備知識
    2.1 磁共振血管造影技術(shù)
    2.2 偏置場修正
    2.3 空間等間距重采樣
    2.4 顱骨剔除
    2.5 多尺度血管濾波增強
    2.6 本章小節(jié)
第3章 設(shè)備無關(guān)的FMM-MRF腦血管分割模型
    3.1 算法概述
    3.2 數(shù)據(jù)預處理
    3.3 有限混合模型的建立
    3.4 基于血管知識的EM算法用于FMM參數(shù)估計
    3.5 雙能量約束的馬爾可夫隨機場
    3.6 實驗結(jié)果
        3.6.1 實驗數(shù)據(jù)與實驗環(huán)境性
        3.6.2 對比實驗
        3.6.3 腦血管分割結(jié)果
    3.7 本章小節(jié)
第4章 基于模型與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的腦血管分割方法
    4.1 算法概述
    4.2 數(shù)據(jù)準備工作
    4.3 標記數(shù)據(jù)的生成
    4.4 DD-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.4.1 稠密型擴張卷積塊
        4.4.2 多擴張率的卷積結(jié)構(gòu)
        4.4.3 網(wǎng)絡(luò)配置的選擇
        4.4.4 模型實施細節(jié)
    4.5 對比實驗與結(jié)果
    4.6 本章小節(jié)
第5章 基于深度學習的病變腦血管分割方法
    5.1 數(shù)據(jù)準備工作
    5.2 病變血管分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        5.2.1 WCD-Conv:加權(quán)正交平面的擴張卷積結(jié)構(gòu)
        5.2.2 3D-FEM:三維特征提取模塊
        5.2.3 兩階段:感興趣區(qū)域定位于精準分割
    5.3 對比實驗與結(jié)果
    5.4 本章小節(jié)
第6章 腦血管拓撲路徑分析
    6.1 中心線提取
        6.1.1 骨架線節(jié)點劃分
        6.1.2 骨架線優(yōu)化
        6.1.3 骨架線轉(zhuǎn)中心線
    6.2 無向圖中的短路徑問題
    6.3 本章小節(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 本文總結(jié)
    7.2 工作展望
參考文獻
致謝
作者簡歷及攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文與研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]《中國心血管病報告2016》概要[J]. 陳偉偉,高潤霖,劉力生,朱曼璐,王文,王擁軍,吳兆蘇,李惠君,顧東風,楊躍進,鄭哲,蔣立新,胡盛壽.  中國循環(huán)雜志. 2017(06)



本文編號：3161085