本文關鍵詞：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。當代醫(yī)學技術中能夠早期發(fā)現(xiàn)診斷腦血管疾病的技術有：數(shù)字減影血管造影技術(Digital subtraction angiography, DSA)、計算機斷層掃描技術(Computed Tomography,CT)、磁共振成像技術(Magnetic Resonance Imaging, MRI)等。其中數(shù)字減影血管造影技術是利用2D圖像診斷腦血管疾病的金標準。數(shù)字減影血管造影技術跟其他醫(yī)療技術一樣,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。由開始圖像的質量改善到現(xiàn)在3D-DSA成像技術的出現(xiàn)。這些新技術在臨床上的使用,使醫(yī)學早期診斷和治療技術取得了很大的進步。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驗和解剖知識對病人血管圖像進行觀察,而且需要仔細查看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的3D導航的前提與基礎,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3D實時導航的必備條件。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)計學特征；其次,研究了腦血管DSA圖像的形態(tài)學處理方法,提出了適用于腦血管DSA圖像的可變均值分割法,并對標準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技術設計實現(xiàn)了腦血管DSA圖像處理軟件。在設計腦血管DSA圖像處理軟件時,MFC主要負責系統(tǒng)中界面的設計,ITK類庫用來讀取醫(yī)學圖像并進行簡單的處理,VTK主要是醫(yī)學圖像分割與圖像顯示交互。軟件通過ITK讀入醫(yī)學圖像并進行各種處理后,輸出的結果連接到VTK的管道模型上進行醫(yī)學圖像的顯示、信息提取、圖像分割,將處理結果嵌入到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文件的多種相關信息、DICOM格式的圖像轉換為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。
【關鍵詞】：腦血管 數(shù)字減影血管造影 圖像分割 三維可視化
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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)學處理21-26
• 2.3.1 形態(tài)學處理基礎21-23
• 2.3.2 腦血管DSA圖像基本形態(tài)學運算23-26
• 2.4 腦血管DSA圖像的閾值分割技術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 實驗結果及評價31-34
• 2.6 本章小結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 表面繪制技術與體繪制技術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編程技術簡介46-47
• 4.3 腦血管DSA圖像處理軟件的設計實現(xiàn)47-59
• 4.3.1 軟件主界面的相關功能的實現(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62-64
• 結論與展望64-66
• 參考文獻66-70
• 致謝70

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本文編號：600351