【摘要】：針對基于CTA圖像進行冠脈鈣化量化時存在的無法克服噪聲以及閾值選擇不穩(wěn)定問題,提出一種基于聚類算法與自適應閾值的冠脈鈣化分割與量化方法。首先根據(jù)CT值和空間位置對冠脈血管內的像素點構建特征向量,繼而根據(jù)血管骨架點數(shù)目構建自適應聚類數(shù),使用模糊C均值(FCM)聚類算法將冠脈區(qū)域劃分為CT值分布相似的區(qū)域;然后使用高斯函數(shù)擬合冠脈灰度直方圖,根據(jù)高斯擬合參數(shù)構造自適應閾值,對上述區(qū)域進行鈣化分割;最后根據(jù)分割結果,參考Agatston鈣化分量化標準進行鈣化分計算。在30組人體冠脈CTA數(shù)據(jù)的測試結果中,對冠脈鈣化量化的靈敏度和特異性分別達到89.5%與98.6%,計算得到的鈣化體積和Agatston鈣化分與標準結果的皮爾遜系數(shù)分別為0.974與0.975,遠高于同類型基于一階微分進行閾值選擇方法(DBTD)對應的0.523與0.501。實驗結果表明,該方法可用于冠脈鈣化分割與量化,且具有全自動、魯棒性好、能有效抗噪等特點。
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本文編號：2580162