冠心病嚴(yán)重危害著人類健康,對(duì)于冠心病的診斷治療一直是醫(yī)學(xué)界研究的重點(diǎn),血管內(nèi)超聲技術(shù)是冠心病臨床診斷最重要的方法之一。醫(yī)生通過(guò)超聲圖像可以觀測(cè)到血管內(nèi)腔的截面信息,用來(lái)分析血管壁的厚度,管腔內(nèi)的斑塊分布、大小及組成。但醫(yī)生依據(jù)超聲圖像觀察血管病變部位存在著局限性,不能觀察血管的三維模型,因此本文對(duì)血管模型的可視化進(jìn)行研究。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:針對(duì)圖像獲取過(guò)程中產(chǎn)生的噪聲、光斑、偽影等干擾信息,研究了圖像濾波算法,由于單一的濾波方法處理效果無(wú)法滿足要求,因此針對(duì)小波濾波算法不足提出優(yōu)化方法,可以更好的去除血管超聲圖像的噪點(diǎn)。并選擇分割效果較好的區(qū)域生長(zhǎng)分割算法,提取血管輪廓。同時(shí)研究了模型三維重構(gòu)的方法,由于血管內(nèi)部的結(jié)構(gòu)單一,選擇面繪制方法中的移動(dòng)立方體（Marching Cube,MC）算法重構(gòu)血管模型,針對(duì)MC算法運(yùn)算效率低,并具有連接二義性的問(wèn)題提出了MC算法的改進(jìn)方法,將存在連接二義性問(wèn)題的面進(jìn)行轉(zhuǎn)換,消除連接二義性。由于MC算法重構(gòu)出的血管模型是由大量的三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)構(gòu)成,內(nèi)部含有大量冗余的三角面片,影響了計(jì)算機(jī)的計(jì)算效率,對(duì)模型的渲染緩慢,不利于人機(jī)交互,并且大量的數(shù)據(jù)也... 

【文章來(lái)源】：西安工業(yè)大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

CAG圖像、IVUS圖像和OCT圖像對(duì)比

其中介入術(shù)是治療冠心病的首選，介入術(shù)主要是通過(guò)醫(yī)療影像的引導(dǎo)，利用穿刺針從病人的手臂動(dòng)脈處穿刺進(jìn)入，然后將導(dǎo)絲從穿刺位置沿動(dòng)脈導(dǎo)入病患部位，再將支架沿導(dǎo)絲送入病變部位，通過(guò)球囊加壓，使支架展開(kāi)，與血管壁貼合，完成對(duì)血脈的擴(kuò)張，該技術(shù)的特點(diǎn)手術(shù)創(chuàng)口小，恢復(fù)快，治療效果好[7]。但該手術(shù)在實(shí)際的臨床應(yīng)用在仍存在著一些局限性。首先手術(shù)的難度系數(shù)高，年輕的醫(yī)生很難上手，只有豐富臨床經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生能夠駕馭使得手術(shù)的發(fā)展、推廣受到了限制。其次醫(yī)生只能依靠自己的經(jīng)驗(yàn)規(guī)劃手術(shù)方案，手術(shù)過(guò)程對(duì)于病患部位的定位很難把握，對(duì)于器械在人體中的定位，何時(shí)抵達(dá)病患部位沒(méi)有可以參考的標(biāo)準(zhǔn)，使得手術(shù)的成功率沒(méi)有保障。因此提出使用計(jì)算機(jī)輔助引導(dǎo)醫(yī)療手術(shù)的過(guò)程[8-9]。計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)（ComputerAideSurgery，CAS）是基于醫(yī)療影像學(xué)發(fā)展而來(lái)，它是集醫(yī)學(xué)、機(jī)械、計(jì)算機(jī)等先進(jìn)科技為一體的新型的交叉學(xué)科，在外科手術(shù)過(guò)程變得不可替代[10-13]。心臟介入術(shù)的手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)是利用軟硬件的結(jié)合，輔助醫(yī)生診斷病情，進(jìn)行術(shù)前的手術(shù)規(guī)劃，術(shù)中對(duì)導(dǎo)絲等醫(yī)療儀器的導(dǎo)航，以及術(shù)后對(duì)于治療效果、支架貼合情況的判定，極大的提高了手術(shù)的成功率和治療效果，圖 1.2 所示。

是手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)最重要的環(huán)節(jié)之一，為了在術(shù)前獲取的病人影像資料基礎(chǔ)上進(jìn)行路徑規(guī)劃。通過(guò)這一階段對(duì)采集到的病人二維數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，同時(shí)綜合不同模態(tài)的影像信息來(lái)顯示骨骼與軟組織，這些信息可以顯示在同一個(gè)坐標(biāo)系中，并且在該坐標(biāo)系中完成手術(shù)路徑的規(guī)劃。手術(shù)的復(fù)雜性取決于所進(jìn)行的手術(shù)性質(zhì)、目標(biāo)區(qū)域的大小與位置、病人個(gè)體的特殊情況等。本論文的研究致力于研究虛擬介入術(shù)訓(xùn)練項(xiàng)目中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)：冠脈病變部位圖像處理及模型重構(gòu)。完整的虛擬介入術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)的主要功能如圖 1.3 所示，該系統(tǒng)首先以超聲儀器獲取的超聲圖像作為原始數(shù)據(jù)，然后在系統(tǒng)的圖像處理模塊對(duì)原始數(shù)據(jù)做預(yù)處理，并重構(gòu)出血管的三維模型；然后輸出血管的三維模型，利用 3D 打印技術(shù)打印血管模型；通過(guò)光學(xué)定位技術(shù)對(duì)血管內(nèi)的導(dǎo)絲進(jìn)行實(shí)時(shí)的定追蹤，并將導(dǎo)絲的路徑顯示在屏幕上，醫(yī)生通過(guò)觀察屏幕實(shí)時(shí)的監(jiān)控導(dǎo)絲的前進(jìn)路線，調(diào)整導(dǎo)絲前進(jìn)路線過(guò)程達(dá)到介入手術(shù)訓(xùn)練的效果。如圖 1.3 黑框中所示，本文的研究重點(diǎn)在于虛擬手術(shù)介入系統(tǒng)的前半部分，是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。主要研究在于：對(duì)超聲設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取，并對(duì)讀入的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過(guò)圖像濾波、模型重構(gòu)等算法重構(gòu)出血管的模型，為后續(xù)的 3D 打印及手術(shù)導(dǎo)航做支撐。

【參考文獻(xiàn)】：
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