本文選題：主動(dòng)脈夾層　切入點(diǎn)：三維重建　出處：《天津工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：主動(dòng)脈夾層是目前最為兇險(xiǎn)的一類(lèi)心血管疾病,其診療手段以腔內(nèi)隔離術(shù)為主;對(duì)于主治醫(yī)師需在術(shù)前掌握主動(dòng)脈血管內(nèi)病灶局部毗鄰的立體空間關(guān)系信息,如夾層破口位置、范圍、數(shù)量及分支血流受擠壓情況等相關(guān)數(shù)據(jù)。而現(xiàn)有醫(yī)學(xué)圖像處理軟件重建得到的主動(dòng)脈夾層三維模型無(wú)法對(duì)主動(dòng)脈腔體內(nèi)部夾層膜的立體形態(tài)進(jìn)行直觀地顯示,導(dǎo)致主治醫(yī)師較難掌握主動(dòng)脈夾層破口位置、大小等關(guān)鍵信息。因此,本文設(shè)計(jì)了一種基于醫(yī)學(xué)CT圖像序列的主動(dòng)脈夾層三維重建方法,可以快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)主動(dòng)脈內(nèi)部夾層的三維可視化顯示,供醫(yī)生進(jìn)行臨床診斷,對(duì)提高手術(shù)的成功率和挽救病人生命具有重大意義。該方法主要由圖像預(yù)處理、目標(biāo)分割提取、三維重建等環(huán)節(jié)組成,主要工作如下:一、根據(jù)人體胸腹腔CT圖像上的噪聲特點(diǎn),首先利用中值濾波法進(jìn)行平滑處理;然后通過(guò)拉普拉斯算子對(duì)CT圖像進(jìn)行銳化處理以突出主動(dòng)脈及夾層的邊緣特征;最后通過(guò)灰度線性映射的方法提高圖像整體亮度、改善對(duì)比度,為后續(xù)主動(dòng)脈及夾層的分割提取奠定基礎(chǔ)。二、將主動(dòng)形狀模型算法應(yīng)用于主動(dòng)脈分割,實(shí)現(xiàn)了對(duì)人體胸腹腔主動(dòng)脈的快速分割提取。隨后在對(duì)夾層的提取過(guò)程中,本文提出了基于貝葉斯理論的空間連續(xù)先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷闹鲃?dòng)脈夾層提取算法,在Hessian矩陣提取輪廓特征像素點(diǎn)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)夾層膜像素的精確識(shí)別并去除非目標(biāo)像素點(diǎn)。三、采用基于光線投射算法的體繪制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)主動(dòng)脈夾層的三維重建,并通過(guò)透明化設(shè)置及顏色標(biāo)記等操作,實(shí)現(xiàn)對(duì)主動(dòng)脈內(nèi)部夾層三維形態(tài)、破口位置及大小等特征的直觀表示。本文提出的主動(dòng)脈夾層三維重建方法在主動(dòng)脈和夾層的分割過(guò)程中均充分地利用了 CT圖像序列的空間連續(xù)性,通過(guò)三維空間信息輔助二維空間的分割以提高精度。本文采用Dice系數(shù)作為分割結(jié)果精度的衡量指標(biāo),經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)本文提出的主動(dòng)脈和夾層的分割算法的精度滿足實(shí)際指標(biāo)要求,重建得到的主動(dòng)脈夾層三維模型顯示效果理想,為手術(shù)或介入治療封閉夾層破口提供輔助,對(duì)提高手術(shù)成功率、挽救更多患者的生命具有重要的意義。
[Abstract]:Aortic dissection is the most dangerous type of cardiovascular disease at present, and its diagnosis and treatment are mainly by endovascular isolation. The range, quantity and compression of branch blood flow are related data. However, the three-dimensional model of aortic dissection reconstructed by medical image processing software can not visually display the three-dimensional shape of the internal dissecting membrane of the aortic cavity, and the three-dimensional shape of the aortic dissecting membrane can not be visualized by the existing medical image processing software. Therefore, a 3D reconstruction method of aortic dissection based on medical CT image sequence is designed, which is difficult for the attending physician to grasp the key information of aortic dissection, such as the location and size of aortic dissection. The 3D visualization of internal aortic dissection can be realized quickly and accurately, which can be used for clinical diagnosis by doctors. It is of great significance to improve the success rate of operation and save the lives of patients. The main work is as follows: firstly, according to the noise characteristics of human chest and abdominal CT images, the median filtering method is used to smooth the image. Then the CT image is sharpened by Laplacian operator to highlight the edge features of aorta and dissection. Finally, the image brightness and contrast are improved by the method of gray linear mapping. It lays the foundation for subsequent aortic and dissection segmentation. Secondly, the active shape model algorithm is applied to the aortic segmentation, and the rapid segmentation of human thoracic and peritoneal aorta is realized. Then, in the process of dissection extraction, In this paper, a spatial continuous prior model based on Bayesian theory is proposed for aortic dissection extraction. Based on the extraction of contour feature pixels by Hessian matrix, accurate recognition of dissection membrane pixels is realized and unless the target pixels are removed. The 3D reconstruction of aortic dissection is realized by volume rendering based on ray-casting algorithm, and the three-dimensional shape of aortic dissection is realized by transparent setting and color marking. The three-dimensional reconstruction method of aortic dissection in this paper makes full use of the spatial continuity of CT image sequence in the process of aortic and dissection segmentation. In this paper, the Dice coefficient is used as the index to measure the accuracy of the segmentation results. The experimental results show that the accuracy of the segmentation algorithm for aortic and dissection in this paper meets the actual requirements. The three-dimensional model of aortic dissection obtained by reconstruction is of great significance to improve the success rate of operation and save more patients' lives. It can provide assistance for the operation or interventional therapy to seal the dissecting break.
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：R543.1;TP391.41

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本文編號(hào)：1643765