本文關(guān)鍵詞：基于IVUS的斑塊類型識別與三維重構(gòu)

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【摘要】：高死亡率的急性冠脈綜合征常常是由不穩(wěn)定斑塊的破裂而引發(fā)的,而不穩(wěn)定斑塊一個明顯特點(diǎn)便是其脂質(zhì)斑塊含量超過30%。另外對急性冠脈綜合征的臨床尸檢結(jié)果表明50%~70%的患者血管狹窄程度小于50%,因此在急性冠脈疾病的防治上,研究斑塊的組成比斑塊的大小更有實(shí)踐指導(dǎo)意義。目前臨床上對于冠脈疾病的兩種主要診斷方法是冠狀動脈造影和血管內(nèi)超聲影像。冠狀動脈造影可以顯示血管長軸方向的二維投影信息,缺點(diǎn)是比較容易受到周圍參考的血管段和冠脈造影系統(tǒng)的投影角度的影響,導(dǎo)致它在診斷冠脈粥樣硬化疾病時有著其局限性。血管內(nèi)超聲成像可以提供包括斑塊的分布和組成情況等血管內(nèi)的橫截面信息。兩種圖像在診斷冠脈疾病時各有優(yōu)勢與不足。本文結(jié)合冠脈造影圖和血管內(nèi)超聲圖,實(shí)現(xiàn)了兩者信息融合,建立了含有斑塊信息的感興趣血管段三維模型。本文的研究內(nèi)容具體分為以下步驟,先是對血管造影圖進(jìn)行處理,在通過預(yù)處理和形態(tài)學(xué)細(xì)化處理得到血管的中心線。接著利用同時獲得的不同角度的造影圖進(jìn)行血管段的三維坐標(biāo)求取,進(jìn)而得到血管中心線的三維骨架。在得到血管中心線的三維骨架以后,接著是對血管內(nèi)超聲圖像的處理。通過預(yù)處理去除導(dǎo)管及偽影信息,進(jìn)而在血管內(nèi)超聲圖像內(nèi)經(jīng)過改進(jìn)外部力的主動輪廓模型進(jìn)行內(nèi)外膜輪廓分割提取感興趣斑塊區(qū)域,接著針對血管內(nèi)超聲圖像采用灰度-梯度共生矩陣對不同類型斑塊區(qū)域提取其15個紋理特征值,并且利用支持向量機(jī)模型設(shè)計(jì)分類器對不同的特征集之間關(guān)系進(jìn)行分析探討,再利用受試者工作特征(Receiver operating characteristic,ROC)曲線評價分類器的性能,選擇對斑塊識別時正確率較高的特征集,并用分類器性能較好的特征集對斑塊進(jìn)行分類標(biāo)定。最后將含有斑塊信息的血管內(nèi)超聲圖像放在重建的三維骨架上,重構(gòu)出了感興趣血管段的三維模型。結(jié)果顯示,在重建的血管三維模型中,不僅可以顯示獲得感興趣血管段的三維形態(tài),還有助于對血管內(nèi)部的斑塊信息進(jìn)行分析觀察,這對臨床上冠脈粥樣硬化疾病的診斷治療有著重要意義。
【關(guān)鍵詞】：血管內(nèi)超聲 冠狀動脈造影 斑塊識別 支持向量機(jī) 三維重構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R541.4;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景9-11
• 1.1.1 冠脈粥樣硬化斑塊9-10
• 1.1.2 冠脈粥樣硬化研究中的醫(yī)學(xué)手段10-11
• 1.2 課題研究的目的及意義11-12
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容13-15
• 第2章 血管超聲圖和冠脈造影圖研究方法15-21
• 2.1 引言15
• 2.2 血管內(nèi)超聲成像研究方法15-18
• 2.2.1 超聲成像原理15-16
• 2.2.2 IVUS圖像特點(diǎn)16-17
• 2.2.3 IVUS圖像組織描述17-18
• 2.3 X射線冠脈造影研究方法18-20
• 2.3.1 冠脈造影成像原理18-19
• 2.3.2 CAG圖像預(yù)處理方法19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第3章 CAG圖像內(nèi)血管骨架的三維重建21-32
• 3.1 造影圖像的預(yù)處理21-22
• 3.2 血管骨架提取22-25
• 3.2.1 提取血管部分22-24
• 3.2.2 血管二維骨架提取24-25
• 3.3 血管骨架三維重建25-30
• 3.3.1 骨架匹配點(diǎn)對建立25
• 3.3.2 三維坐標(biāo)求取25-28
• 3.3.3 中心線三維重建28-30
• 3.4 本章小結(jié)30-32
• 第4章 IVUS內(nèi)斑塊識別及血管三維重建32-64
• 4.1 引言32
• 4.2 血管內(nèi)超聲圖像的斑塊區(qū)域分割32-35
• 4.2.1 IVUS預(yù)處理32-33
• 4.2.2 斑塊區(qū)域輪廓分割33-35
• 4.3 斑塊區(qū)域特征提取35-46
• 4.3.1 灰度-梯度共生矩陣35-39
• 4.3.2 斑塊的特征提取39-43
• 4.3.3 特征值統(tǒng)計(jì)差異性檢驗(yàn)43-46
• 4.4 斑塊識別結(jié)果及評價46-58
• 4.4.1 基于SVM的斑塊識別46-52
• 4.4.2 基于ROC曲線的分類判決評價52-58
• 4.5 血管模型三維重建58-63
• 4.5.1 斑塊區(qū)域組織標(biāo)定58-59
• 4.5.2 斑塊信息與三維血管骨架融合59-61
• 4.5.3 血管模型重建評價61-63
• 4.6 本章小結(jié)63-64
• 結(jié)論64-66
• 參考文獻(xiàn)66-72
• 致謝72

【參考文獻(xiàn)】

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1 崔崤\，

本文編號：704941