發(fā)布時間：2020-06-10 01:30

【摘要】：心血管疾病非常常見,是當(dāng)今世界上發(fā)病率和死亡率最高的疾病之一。隨著醫(yī)療水平的提高和醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的不斷發(fā)展,醫(yī)生可以通過醫(yī)學(xué)影像更直觀地認(rèn)識心血管疾病。如今已經(jīng)發(fā)展出許多冠心病診斷治療的影像技術(shù),其中冠狀動脈CT血管造影(Computed Tomography Angiography,CTA)具有價格低、操作簡單及非介入型成像的優(yōu)勢,是最常用的冠心病早篩手段之一。隨著計算機(jī)輔助診療技術(shù)的快速發(fā)展,臨床上對冠脈CTA圖像處理的精度和自動化程度都提出了更高的要求。本文以冠脈CTA體數(shù)據(jù)作為研究對象,分別從二維和三維上開展了冠脈血管分割的研究工作,并取得了以下研究成果:(1)從二維序列圖像分割研究上,本文提出了一種基于多特征的改進(jìn)粒子濾波算法,實現(xiàn)了冠脈CTA序列圖像中血管的精準(zhǔn)自動追蹤分割,并通過面繪制算法完成血管三維模型繪制。在追蹤分割算法中,首先,通過特征匹配算法追蹤分叉的冠脈血管;其次,結(jié)合多種冠脈血管的特征并改進(jìn)粒子濾波的重采樣規(guī)則,實現(xiàn)對拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和運(yùn)動狀態(tài)變化劇烈的冠脈小血管的追蹤;最后,將追蹤目標(biāo)的中心作為種子點(diǎn),完成血管的序列分割。通過實驗數(shù)據(jù)分析,本文算法在冠脈血管追蹤上的追蹤準(zhǔn)確率達(dá)到97.84%,并與其它血管追蹤方法進(jìn)行數(shù)據(jù)對比,驗證了本文算法的優(yōu)越性。(2)為了實現(xiàn)全自動高精度的血管分割,本文從三維體數(shù)據(jù)分割研究上,提出了帶有自適應(yīng)權(quán)重?fù)p失函數(shù)的W型三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(3D W-Net With Adaptive Weighted Loss,AWL-W-Net)完成冠脈血管三維模型的全自動分割。在AWL-W-Net中,首先建立具有雙損失函數(shù)的3D W-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并訓(xùn)練分割模型;其次,根據(jù)3D W-Net在冠脈血管三維分割上表現(xiàn)出丟失末端血管和模型斷裂的缺陷,提出了自適應(yīng)權(quán)重?fù)p失函數(shù)層設(shè)計,增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力,實現(xiàn)了提高冠脈血管分割精度、修復(fù)三維模型斷裂的目標(biāo)。從多方面將AWL-W-Net與3D U-Net、3D W-Net網(wǎng)絡(luò)分割結(jié)果進(jìn)行對比分析,證明了AWL-W-Net網(wǎng)絡(luò)不但提高了冠脈血管的分割精度,還修復(fù)了三維模型的斷裂,能夠為醫(yī)生提供更符合臨床需求的高精度冠脈血管三維模型。
【圖文】：

圖 1-1 冠狀動脈粥樣硬化引起的心肌缺血技術(shù)的高速發(fā)展，冠心病的臨床診斷方式變得多種多樣像模式的圖像。經(jīng)皮冠狀動脈造影術(shù)（CAG）在冠心病依然是冠心病臨床診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”。但是，經(jīng)皮冠狀易引發(fā)假性動脈瘤、心率失常等術(shù)后不良反應(yīng)，，其價格

脈的重建信息，可以直觀地觀察冠脈狹窄或鈣化，由于其分辨率較高，非侵入性低，操作簡單等特點(diǎn)，成為臨床上應(yīng)用最為廣泛的冠心病檢查手段之一[8]。本文床應(yīng)用最廣泛的冠脈 CTA 圖像作為研究對象，為冠心病的計算機(jī)輔助診療提供路。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;R816.2

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本文編號：2705571