【摘要】：在醫(yī)學(xué)影像診斷領(lǐng)域,DSA(數(shù)字減影血管造影圖像)是血管類疾病臨床診斷的金標(biāo)準(zhǔn)�，F(xiàn)階段廣泛應(yīng)用的血管造影診療手段是根據(jù)臨床醫(yī)師大量先驗(yàn)性經(jīng)驗(yàn)對(duì)二維血管圖像進(jìn)行感知評(píng)判。血管造影三維重建的出現(xiàn)為造影圖像臨床診斷和手術(shù)指導(dǎo)提供了三維數(shù)字診療模型。但是,現(xiàn)階段DSA圖像三維重建技術(shù)仍存在特征匹配準(zhǔn)確度低,重建配準(zhǔn)點(diǎn)擬合方式繁瑣,重建模型可視化感知不足等問題�；诂F(xiàn)階段三維重建所面臨的重點(diǎn)和難點(diǎn),本文提出了利用自動(dòng)化Snake模型與輪廓渲染結(jié)合的方法進(jìn)行頸脈造影的三維重建。該方法解決了傳統(tǒng)Snake模型中必須依賴先驗(yàn)性知識(shí)手工標(biāo)定控制點(diǎn)和造影影像深度感知不足的問題。主要研究方法如下:提出采用Gabor多尺度濾波和Hessian矩陣非抑制極大值提取算法對(duì)頸部血管中軸進(jìn)行提取,創(chuàng)新性地提出利用造影雙平面對(duì)極幾何關(guān)系進(jìn)行血管中軸sift特征匹配。優(yōu)化了Snake模型在進(jìn)行頸部血管三維重建時(shí)輪廓控制點(diǎn)的自動(dòng)化定位方法。對(duì)頸脈重建后模型的輪廓渲染方法進(jìn)行了研究。構(gòu)建了一種基于深度緩沖模型的Alpha輪廓渲染模型。為臨床醫(yī)師和患者對(duì)血管的結(jié)構(gòu)感知,深度感知提供了可視化感知模型。通過對(duì)實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析后得出,本文所用基于對(duì)極幾何約束的sift特征匹配算法在對(duì)具有旋轉(zhuǎn)、視角變換特性的血管骨架進(jìn)行匹配時(shí)召回率較傳統(tǒng)算法更接近1,魯棒性較高。通過對(duì)Snake模型迭代誤差比較可以得出,使用本文自動(dòng)化Snake模型重建后的誤差比傳統(tǒng)Snake模型的誤差平均減少了3個(gè)像素。通過對(duì)演染結(jié)果進(jìn)行基于李克特量表的盛知性評(píng)估時(shí)可以得出,渲染結(jié)果在深度、結(jié)構(gòu)和顏色的感知方面的評(píng)分均高于傳統(tǒng)的X-ray和重建圖像。
【圖文】：

左前斜６０°？６５°位可使主動(dòng)脈弓、頸動(dòng)脈及椎動(dòng)脈清晰顯示且彼此分逡逑離；７０°左或右后斜位，可使頸內(nèi)與頸外動(dòng)脈起始部分離；３０°斜位可較好分辨頸逡逑內(nèi)動(dòng)脈虹吸部。具體成像原理如圖２－２所示。逡逑Ｂ邐Ｉ邐ｆｒｎａｇｅＡ逡逑ｙ％，．逡逑．邋Ｉｎｔａｋｅ邋Ｂ逡逑Ａ邋Ｋ逡逑圖２－２造影系統(tǒng)投影成像原理逡逑２．２頸脈中軸線提取逡逑２．２．１頸脈圖像預(yù)處理邐＇逡逑‘在對(duì)頸脈造影圖像進(jìn)行投影采集后，會(huì)發(fā)現(xiàn)采集到的圖像由于環(huán)境，光線，逡逑頸脈的厚度、寬度，血管密集程度以及呼吸作用等各種因素影響，產(chǎn)生位置、大逡逑小的偏差。采集到的圖像有的區(qū)域沒有血管，，有的區(qū)域血管很密集，有的紋路很逡逑清晰有的比較模糊，為了減少計(jì)算機(jī)不必要的處理環(huán)節(jié)，首先需要對(duì)圖像的有效逡逑部位進(jìn)行歸一化處理。逡逑首先對(duì)圖像進(jìn)行尺寸歸一化，這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于，采集區(qū)域固定，處理簡(jiǎn)逡逑便，矩陣大小的靈活性掌控起來比較簡(jiǎn)便，選取出一個(gè)封閉、連通的邊界定義不逡逑交疊的區(qū)域并確定好尺寸后

圖２－３頸脈灰度歸一化（ａ）和尺寸歸一化（ｂ）結(jié)果逡逑
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;R445

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本文編號(hào)：2691227