本文關(guān)鍵詞： 血管圖像 三維重建 血管分割 中軸線提取　出處：《四川師范大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近些年,隨著大量的醫(yī)學(xué)輔助手段如CT、MRI在臨床診斷的應(yīng)用,對心腦血管疾病的診斷狀況已經(jīng)有所改善。這些診斷方式只是以二維切片的方式顯示人體組織和器官,診斷時常常依賴較為豐富的經(jīng)驗。對于經(jīng)驗尚淺的醫(yī)生來說,這種方式并不直觀。本文旨在通過對血管造影斷層圖像實現(xiàn)三維重建并提取血管三維模型的中軸線,為醫(yī)生在血管病癥方面診斷提供直接可靠的信息。本文根據(jù)血管三輔助維診斷系統(tǒng)的需求,通過實驗對比目前較為成熟的預(yù)處理技術(shù),為下一步工作提供高質(zhì)量圖像。對表面重建和體重建的三維重建算法進行了分析,借助可視化開源庫VTK、MITK實現(xiàn)切片集重建。研究了圖像分割技術(shù)的各種算法,提出了一種改進的二維最大交叉熵分割方法。該方法通過對切片直方圖統(tǒng)計的高斯分布進行隨機采樣,減小原始算法對前景和背景先驗分布的誤差。替代了直接用高斯分布計算目標和背景的概率,得出更加合理的閾值向量。從二維距離變換提取骨架線方法入手,提出了一種基于動態(tài)規(guī)劃與區(qū)域搜索思想的二維距離變換計算方法。和傳統(tǒng)距離變換方法進行對比,分析了算法的利弊。并將這種方法運用到三維距離變換中,提取三維血管中軸線。在獲取“粗”中軸后,針對中軸線存在像素堆積或鋸齒這樣的不足,通過曲線光順性去除冗余像素,利用插值算法對中軸進行優(yōu)化。最后,從軟件工程的角度討論了本文研究內(nèi)容基礎(chǔ)上實現(xiàn)的一個簡易三維可視化輔助診斷系統(tǒng)。本文提及和實現(xiàn)內(nèi)容雖無法滿足真正實踐的需求,卻可以從中展望到未來數(shù)字圖像處理技術(shù)和三維可視化技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的重要作用,這必然會成為醫(yī)學(xué)診斷的趨勢。
[Abstract]:In recent years, the diagnosis of cardiovascular and cerebrovascular diseases has been improved with the application of a large number of medical aids such as CTN MRI in clinical diagnosis. The diagnosis often depends on rich experience. This method is not intuitionistic for the doctors who have little experience. The purpose of this paper is to reconstruct 3D angiography images and extract the central axis of 3D vascular models. To provide direct and reliable information for doctors in the diagnosis of vascular diseases. According to the needs of vascular three-dimension diagnostic system, this paper compares the current mature preprocessing technology through experiments. The 3D reconstruction algorithms of surface reconstruction and volume reconstruction are analyzed, and the slice set reconstruction is realized with the help of VTK MITK, a visual open source library. Various algorithms of image segmentation technology are studied. An improved two-dimensional maximum cross-entropy segmentation method is proposed, in which the Gao Si distribution of slice histogram is sampled randomly. The original algorithm reduces the error of foreground and background prior distribution. Instead of directly calculating the probability of target and background by Gao Si distribution, a more reasonable threshold vector is obtained. In this paper, a two-dimensional distance transform calculation method based on dynamic programming and region search is proposed. Compared with the traditional distance transformation method, the advantages and disadvantages of the algorithm are analyzed, and the method is applied to 3D distance transformation. After obtaining the "coarse" axis, the center axis is optimized by using interpolation algorithm to eliminate the redundant pixels through curve smoothing, aiming at the deficiency of pixel accumulation or sawtooth in the center axis. From the point of view of software engineering, this paper discusses a simple 3D visualization aided diagnosis system based on the research contents of this paper. Although the contents mentioned and implemented in this paper can not meet the needs of real practice, However, the important role of digital image processing technology and 3D visualization technology in medical field in the future can be forecasted, which will inevitably become the trend of medical diagnosis.
【學(xué)位授予單位】：四川師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R54;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1537791