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基于CTA圖像的頸動脈分割算法研究

發(fā)布時間:2020-03-18 12:19
【摘要】:腦卒中是全球范圍內(nèi)致死或致殘的三大病因之一,約2/3腦卒中是缺血性腦卒中,頸動脈狹窄閉塞性病變是引起缺血性腦卒中的最常見原因之一,早期識別頸動脈的血管形態(tài)對于評估腦卒中發(fā)生風(fēng)險具有重要的意義。計算機(jī)斷層掃描增強(qiáng)技術(shù)(CTA)已在診斷頸動脈狹窄得到較多應(yīng)用。基于CTA圖像的頸動脈分割目前主要存在的困難有:(1)切片數(shù)量大;(2)CTA圖像中,頸動脈周圍存在干擾因素(骨骼、相似血管)較多;(3)頸總動脈在分叉階段時的形態(tài)發(fā)生較大變化,且分叉后的頸動脈彎曲度較大。這些特征都會給分割算法加大難度。基于上述問題,本文提出兩種快速穩(wěn)定的分割頸動脈的方法,基于8組來自醫(yī)院的真實臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,主要研究內(nèi)容如下:(1)基于自適應(yīng)區(qū)域特征多種子點的區(qū)域生長法:首先采用基于自適應(yīng)迭代CT值的方法及形態(tài)學(xué)方法去除頸動脈周圍的軟組織和消除邊界粘連;其次基于頸動脈在分叉時特有的特征自動確定種子點的個數(shù)及位置;最后,根據(jù)種子點與生長準(zhǔn)則采用區(qū)域生長法獲得頸動脈區(qū)域。實驗結(jié)果表明,該算法在頸動脈分叉后,依舊可以準(zhǔn)確地分割出頸內(nèi)動脈與頸外動脈;與其它區(qū)域生長算法相比,該方法在準(zhǔn)確度及時間方面可以更好地滿足臨床需求。(2)圖像增強(qiáng)與區(qū)域特征相結(jié)合的分割方法:首先采用感興趣區(qū)域(包含頸動脈的區(qū)域)自動更新方法保證待處理區(qū)域盡可能的足夠小,減少了計算量;其次采用增強(qiáng)算法突出血管區(qū)域,對增強(qiáng)后的圖像采用八鄰域邊界追蹤法獲取連通區(qū)域邊界;最后分析連通區(qū)域特征識別出頸動脈區(qū)域。實驗結(jié)果表明,該算法得到的分割結(jié)果精確度較高,算法運(yùn)行時間較短,且與不同的增強(qiáng)算法及邊界提取方法相比,該方法獲得的分割結(jié)果準(zhǔn)確度更高。此方法不僅避免了基于自適應(yīng)區(qū)域特征多種子點的區(qū)域生長法的分割結(jié)果精確度依賴于種子點選取的缺點,同時還能獲得血管的近似中心線。本研究的創(chuàng)新性在于:(1)基于自適應(yīng)區(qū)域特征多種子點的區(qū)域生長法的種子點選取結(jié)合了頸動脈在分叉階段的特征來自動計算種子點的個數(shù)及位置,保證頸總動脈在分叉后依舊可以分割出兩個頸動脈區(qū)域(頸內(nèi)、外動脈);(2)圖像增強(qiáng)與區(qū)域特征相結(jié)合的分割方法中在頸總動脈和頸內(nèi)、外動脈兩個階段采用不同的追蹤方法獲取感興趣區(qū)域的中心點,這樣可以保證感興趣區(qū)域始終包含著頸動脈;(3)圖像增強(qiáng)與區(qū)域特征相結(jié)合的分割方法通過判斷連通區(qū)域重心點與感興趣區(qū)域中心點之間的距離來消除其它相似血管區(qū)域,去除頸動脈周圍的干擾因素。
【圖文】:

頸動脈


范圍邐0邐30-45邐40-60邐100-300邐700-3000邐-500邐-100-50邐3頸動脈解剖結(jié)構(gòu)及斷層圖像逡逑體大腦的血管主要由頸動脈系統(tǒng)和椎-基底動脈系統(tǒng)組成,其中頸動脈源的3/5,頸動脈病變是引起腦卒中的主要病因之一。頸動脈系統(tǒng)由頸總mon邋carotid邋artery)、頸內(nèi)動脈(Internal邋carotid邋artery)和頸外動脈(Externartery)三部分組成,左側(cè)頸總動脈起自主動脈弓,右側(cè)頸總動脈起自頭頸部兩側(cè)上行,約在第四頸椎水平分為頸內(nèi)動脈和頸外動脈,頸內(nèi)動入顱供應(yīng)大腦半球的前部,此分叉處通常出現(xiàn)動脈走行方向的改變,且動脈的走行迂曲(特別是在老年人群中),在影像上對其的正確識別是宄的基礎(chǔ),因此早期識別頸動脈血管形態(tài)對于評估腦卒中發(fā)生風(fēng)險具。圖2-3呈現(xiàn)了頸動脈形態(tài)及其在CTA斷層圖像中對應(yīng)的形狀及位置。逡逑

自適應(yīng)迭代,軟組織,迭代閾值法


HU邋=邋pixel邋*邋slope邋+邋intercept邐(2-3)逡逑此時,得到的數(shù)值HU就是圖像的CT值。如圖2-6邋(b)所示,可以清晰地看逡逑到相比于原圖2-6邋(a)血管的增強(qiáng)效果明顯。逡逑其次,,在基于CT值的優(yōu)化過程中,保留組織和去除組織之間的閾值通過迭代逡逑閾值法自動計算。迭代閾值法是基于逼近的思想。算法步驟如下:逡逑(1)
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:R816.2;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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1 申玉嶺;腦血管DSA圖像的分割與三維可視化[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年



本文編號:2588706

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