【摘要】：血管是運(yùn)送血液到全身的通道并形成了一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。血管影響著人們的健康,是人們賴以生存的基石。由于人們生活中不良的飲食習(xí)慣和生活環(huán)境的影響,心腦血管疾病已經(jīng)日益成為危害人們健康的重要疾病。血管造影圖像數(shù)據(jù)可以提供對比度高和清晰的血管結(jié)構(gòu)信息,并且用于計(jì)算機(jī)輔助診療中,在臨床上已經(jīng)成為醫(yī)生疾病診斷的好幫手。血管中心線提取對血管疾病的治療有著重大意義,提取出血管中心線可以用于血管建模、和可視化,同時(shí)也可以用于對血管疾病的分析和診斷。隨著科技的發(fā)展,血管介入手術(shù)已經(jīng)成為一種有效的血管疾病診斷措施,血管中心線能夠?yàn)檠芙槿肼窂綄?dǎo)航提供介入路徑。本文主要研究在血管造影圖像中準(zhǔn)確的提取出血管中心線。在介紹了幾類常用的血管中心線提取算法的同時(shí),我們逐步引入基于反向回溯的最小路徑傳播(MPP-BT)算法。MPP-BT算法很好的解決了傳統(tǒng)最小路徑技術(shù)存在的端點(diǎn)問題、累積問題以及捷徑問題并且提取的結(jié)果精度較高。主要針對MPP-BT算法停止過快從而導(dǎo)致提取結(jié)果不完整,MPP-BT算法提取出的中心點(diǎn)之間缺乏連接信息以及局部結(jié)果精度不高這些問題,本文提出了相應(yīng)的改進(jìn)措施,具體研究內(nèi)容如下:1、在預(yù)處理階段,我們提出了一種改進(jìn)的基于多尺度濾波的血管增強(qiáng)算法。第二章中,我們詳細(xì)介紹了基于Hessian矩陣的血管增強(qiáng)算法。針對以往的基于Hessian矩陣的血管增強(qiáng)方法無法增強(qiáng)血管末梢、在血管分支處響應(yīng)較弱以及增強(qiáng)后的血管目標(biāo)灰度分布不均勻這些問題,我們在Gaussian Hessian的基礎(chǔ)上改進(jìn)了相應(yīng)的血管增強(qiáng)函數(shù)。與其他幾種基于Hessian的濾波算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比,實(shí)驗(yàn)表明本文改進(jìn)的血管增強(qiáng)算法能更好的增強(qiáng)血管分支以及末梢同時(shí)濾波后的結(jié)果在灰度分布上更加的均勻。2、引入概率跟蹤算法,解決了MPP-BT算法提取出的中心點(diǎn)之間連接信息缺失的問題。采用訪問偏好和代價(jià)累積的思想,MPP-BT算法能夠比較好的提取出血管中心點(diǎn);但是這些提取出的中心點(diǎn)是基于分割的思想得到的,因而缺乏中心點(diǎn)之間連接關(guān)系。為了獲得中心線分支信息,我們采用概率跟蹤的方法來進(jìn)行分支探測,在保證中心線精度的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了中心線分支信息的獲取。3、引入活動輪廓模型,解決了MPP-BT算法提取結(jié)果不完整以及局部精度不高的問題。對于復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的血管目標(biāo)而言,MPP-BT算法過早的停止,因而造成提取出的血管中心線不完整。為了提取出比較完整的血管中心樹,我們引入了活動輪廓模型的思想。我們將第三章中提取出的結(jié)果來初始化Open Snake算法,并利用活動輪廓模型來進(jìn)一步優(yōu)化提取精度。在第四章中,我們改進(jìn)了Open Snake模型里的拉伸項(xiàng)。在內(nèi)力和外力的作用下,中心線各個(gè)分支進(jìn)行拉伸、形變,在保證中心線完整結(jié)構(gòu)修復(fù)的同時(shí),進(jìn)一步提高了算法的精度。4、引入連接代價(jià)的思想,嘗試了對血管中心線進(jìn)行分支融合。血管造影圖像中由于偽影、狹窄以及鈣化的存在,沿著血管的強(qiáng)度可能會變化,這可能導(dǎo)致血管增強(qiáng)圖像中間隙的存在。基于最小路徑的間隙修復(fù)方式通常需要用戶交互,基于波傳播思想的間隙修復(fù)算法通常比較耗時(shí)。在本文中,我們引入了連接代價(jià)的思想來進(jìn)行間隙修復(fù)以此來獲得完整的血管中心樹。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R322.12;TP391.41

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本文編號：2788627