隨著老齡化日益嚴重,心血管疾病已成為我國發(fā)病率和死亡率占據首位的疾病。目前針對心血管疾病的影像診斷技術有CT、血管內超聲(IVUS)和光學相干斷層掃描(OCT)。由于OCT影像的分辨率遠遠超過CT和IVUS影像(OCT分辨率約為10μm),在臨床診斷冠狀動脈粥樣硬化斑塊方面得到廣泛應用。但是,目前使用OCT影像對斑塊診斷依然需要醫(yī)生手動操作,費時費力。因此,研究斑塊自動分割與識別對于診斷冠狀動脈粥樣硬化具有極大臨床意義。本文結合OCT影像的特點,引入人工智能方法,在完成對于斑塊分割的基礎上,擴展斑塊特征,完成了對于纖維化、鈣化和脂質斑塊的智能識別。本文主要研究內容如下:一、提出了K-means聚類與GraphCuts算法結合的冠狀動脈粥樣硬化多斑塊分割方法。針對傳統(tǒng)方法僅僅分割一種斑塊或分割多種斑塊時精度不高的缺點,本文算法能夠在多斑塊區(qū)域分割的基礎上優(yōu)化斑塊區(qū)域分割邊緣,實現冠脈OCT圖像纖維化斑塊、鈣化斑塊和脂質斑塊的準確分割。通過計算Jaccard系數發(fā)現較好地保留斑塊的邊界特征信息,分割精度達到82.5%。二、引入幾何特征,完善了多斑塊區(qū)域特征提取。在計算斑塊區(qū)域的非幾何特征(如FV、PCA、HOG和LBP)的基礎上,將幾何特征(BF和TF)與之相結合以提取不同斑塊的特征。實驗證明,幾何特征對斑塊識別精度提高到96.8%。三、提出了改進SVM分類器的斑塊智能識別方法。為了提高本文識別算法,通過設計困難樣本挖掘策略(HEM)來訓練SVM分類器,提高了訓練數據的有效性。設計了不同特征組合對整體分類效果的測試實驗,尤其是測試哪個特征對目標冠脈粥樣硬化斑塊分類影響最大。通過總共20組OCT回調數據集的訓練和測試,算法總體分類準確率達96.8%,鈣化、脂質和纖維化斑塊識別精度分別為94%,97.2%,99.2%。本文工作能夠在很大程度上減少醫(yī)生分割、識別冠脈斑塊所消耗的時間,并且能夠減少醫(yī)生之間的主觀差異性,輔助臨床醫(yī)生對冠心病的診斷與治療。
【學位單位】：河北大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：R816.2;TP391.41
【部分圖文】：

1-1 正常冠狀動脈血管與動脈粥樣硬化血管示意性心臟�。╟oronaryatheroscleroticheartdisea病變而引起血管內腔狹窄或阻塞，造成心肌冠心病[3]。冠心病的臨床表現通常為胸痛或猝死[4]。傳統(tǒng)臨床診斷主要依靠心電圖、心

河北大學工學碩士學位論文醫(yī)療技術發(fā)展，新技術的應用使精確診斷、治療冠心病得到進一步療技術——冠狀動脈造影已經成為醫(yī)生診斷冠狀動脈疾病的“金標治療冠心病的方法主要依靠有創(chuàng)傷的冠脈造影來診斷疾病嚴重程度脈瘤、心律失常等術后不良反應，造成患者受到進一步傷害。因此床中受到極大限制，需要新型血管內造影技術解決這個問題。血cular ultrasound，IVUS，如圖 1-2A）和光學相干斷層掃描（opticay，OCT，如圖 1-2B）的出現不但解決了臨床發(fā)生的不良反應癥狀斷冠狀動脈粥樣硬化疾病的精度[6-7]。

心血管造影下的冠狀動脈診斷
【參考文獻】

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本文編號：2889688