本文關(guān)鍵詞：腦血管DSA圖像的分割與三維可視化

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【摘要】：隨著人們的生活水平的提高,人們對健康長壽的追求是越來越強烈�？墒穷^部血管瘤這一無情殺手每年都會奪取成千上萬人的生命,使數(shù)以萬計的人喪失了自理能力,甚至成為植物人。當(dāng)代醫(yī)學(xué)技術(shù)中能夠早期發(fā)現(xiàn)診斷腦血管疾病的技術(shù)有：數(shù)字減影血管造影技術(shù)(Digital subtraction angiography, DSA)、計算機斷層掃描技術(shù)(Computed Tomography,CT)、磁共振成像技術(shù)(Magnetic Resonance Imaging, MRI)等。其中數(shù)字減影血管造影技術(shù)是利用2D圖像診斷腦血管疾病的金標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)字減影血管造影技術(shù)跟其他醫(yī)療技術(shù)一樣,它也是伴隨著計算機和微電子的發(fā)展,不停地向前飛速發(fā)展著。由開始圖像的質(zhì)量改善到現(xiàn)在3D-DSA成像技術(shù)的出現(xiàn)。這些新技術(shù)在臨床上的使用,使醫(yī)學(xué)早期診斷和治療技術(shù)取得了很大的進步。但是3D-DSA圖像只能由臨床醫(yī)生通過人機交互界面憑借臨床經(jīng)驗和解剖知識對病人血管圖像進行觀察,而且需要仔細(xì)查看3D-DSA圖像的每個角度的圖像,這可能造成漏診和誤診,所以對腦血管DSA圖像分割的研究有著非常重要的臨床意義。3D-DSA重建是血管介入手術(shù)的3D導(dǎo)航的前提與基礎(chǔ),對腦血管DSA圖像分割和3D-DSA重建算法的研究與探討還具有長遠(yuǎn)意義和前瞻性。不斷改善3D重建算法,大幅度提高3D-DSA重建速度,是最終實現(xiàn)血管介入手術(shù)3D實時導(dǎo)航的必備條件。本文從腦血管DSA圖像的個體特點出發(fā),首先分析了腦血管DSA圖像的整體特征、腦血管DSA圖像的灰度直方圖、腦血管DSA圖像的統(tǒng)計學(xué)特征；其次,研究了腦血管DSA圖像的形態(tài)學(xué)處理方法,提出了適用于腦血管DSA圖像的可變均值分割法,并對標(biāo)準(zhǔn)的大津分割法進行了修正改進；然后,討論研究了三維可視化的常用方法,利用MITK Workbench中三種不同方法實現(xiàn)了腦血管DSA圖像的三維可視化；最后利用ITK、VTK和MFC技術(shù)設(shè)計實現(xiàn)了腦血管DSA圖像處理軟件。在設(shè)計腦血管DSA圖像處理軟件時,MFC主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)中界面的設(shè)計,ITK類庫用來讀取醫(yī)學(xué)圖像并進行簡單的處理,VTK主要是醫(yī)學(xué)圖像分割與圖像顯示交互。軟件通過ITK讀入醫(yī)學(xué)圖像并進行各種處理后,輸出的結(jié)果連接到VTK的管道模型上進行醫(yī)學(xué)圖像的顯示、信息提取、圖像分割,將處理結(jié)果嵌入到MFC編寫的界面上進行顯示,實現(xiàn)了系統(tǒng)人機交互界面和基本功能。另外還實現(xiàn)DICOM圖像顯示、查看DICOM文件的多種相關(guān)信息、DICOM格式的圖像轉(zhuǎn)換為jpg、png等格式的圖像、腦血管DSA圖像分割、腦血管DSA圖像的三維可視化等功能。研究表明,本文提出的可變均值分割法和改進的大津分割法更適合腦血管DSA圖像的分割,分割后血管的細(xì)節(jié)更加豐富；利用MITK對腦血管DSA圖像的三維可視化研究表明：CPU最大強度投影法(CPU MIP Raycast)、GPU切片法(GPU Slicing)和CPU光線投射法(CPU Raycast)中,CPU光線投射法更適合腦血管DSA圖像的三維可視化；本文設(shè)計開發(fā)的腦血管DSA圖像處理軟件使病人的腦血管斷層數(shù)據(jù)脫離專用的3D重建設(shè)備后仍可以在普通PC上重建顯示,方便了醫(yī)生的使用與診斷。
【關(guān)鍵詞】：腦血管 數(shù)字減影血管造影 圖像分割 三維可視化
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;R743
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究的背景和意義10-12
• 1.2 腦血管分割的研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 醫(yī)學(xué)圖像分割的基本方法13
• 1.2.2 腦血管DSA圖像分割的常見方法13-15
• 1.2.3 腦血管DSA圖像分割的發(fā)展動態(tài)15-16
• 1.3 腦血管DSA圖像三維可視化的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4 本文主要內(nèi)容17-18
• 第2章 腦血管DSA圖像的分割18-36
• 2.1 腦血管DSA圖像的采集18-19
• 2.1.1 腦血管DSA圖像的采集設(shè)備18-19
• 2.1.2 腦血管DSA圖像的采集方式19
• 2.2 腦血管DSA圖像統(tǒng)計特性分析19-21
• 2.3 腦血管DSA圖像的形態(tài)學(xué)處理21-26
• 2.3.1 形態(tài)學(xué)處理基礎(chǔ)21-23
• 2.3.2 腦血管DSA圖像基本形態(tài)學(xué)運算23-26
• 2.4 腦血管DSA圖像的閾值分割技術(shù)26-31
• 2.4.1 腦血管DSA圖像可變均值分割法27-29
• 2.4.2 大津分割法及其在腦血管DSA圖像分割中的改進29-31
• 2.5 實驗結(jié)果及評價31-34
• 2.6 本章小結(jié)34-36
• 第3章 腦血管DSA圖像的三維可視化36-44
• 3.1 三維可視化概述36-37
• 3.2 表面繪制技術(shù)與體繪制技術(shù)37-38
• 3.3 基于MITK的腦血管DSA圖像三維可視化38-42
• 3.3.1 MITK的三維重建方法38-39
• 3.3.2 基于MITK的腦血管DSA圖像重建39-42
• 3.4 本章小結(jié)42-44
• 第4章 腦血管DSA圖像處理軟件的實現(xiàn)44-64
• 4.1 圖像處理概述44-45
• 4.1.1 醫(yī)學(xué)圖像與圖像處理44
• 4.1.2 DICOM圖像44-45
• 4.2 圖像處理工具45-47
• 4.2.1 ITK與VTK45-46
• 4.2.2 MFC編程技術(shù)簡介46-47
• 4.3 腦血管DSA圖像處理軟件的設(shè)計實現(xiàn)47-59
• 4.3.1 軟件主界面的相關(guān)功能的實現(xiàn)48-50
• 4.3.2 DSA圖像讀取模塊50-51
• 4.3.3 圖像格式轉(zhuǎn)換模塊51-53
• 4.3.4 DICOM信息提取模塊53-55
• 4.3.5 腦血管DSA圖像分割模塊55-56
• 4.3.6 腦血管DSA圖像三維可視化模塊56-59
• 4.4 系統(tǒng)功能測試59-62
• 4.4.1 系統(tǒng)測試方法59
• 4.4.2 DICOM圖像讀取與格式轉(zhuǎn)換功能測試59-60
• 4.4.3 DICOM信息提取與腦血管DSA圖像分割功能測試60-62
• 4.4.4 腦血管DSA圖像三維可視化功能測試62
• 4.5 本章小結(jié)62-64
• 結(jié)論與展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 致謝70

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