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基于CTA的冠脈粥樣硬化斑塊檢測方法

發(fā)布時間:2021-08-11 04:16
  冠狀動脈粥樣硬化性心臟病簡稱冠心病,是世界范圍內(nèi)死亡率最高的疾病。冠心病是冠狀動脈中的脂質(zhì)、膽固醇、鈣和其他物質(zhì)沉積形成粥樣硬化斑塊而引起冠脈狹窄或阻塞,造成心肌缺血或壞死而導(dǎo)致的心臟病。粥樣硬化斑塊破裂會形成血栓,引發(fā)心肌梗死等一系列急性心血管事件。冠心病治療的目的是控制斑塊的形成和預(yù)防斑塊的破裂,因此早期識別并分類斑塊是介入治療冠心病的前提。冠脈斑塊診斷常用的成像技術(shù)分為侵入式和非侵入式兩類,血管內(nèi)超聲是動脈粥樣硬化斑塊診斷的金標(biāo)準(zhǔn)。計算機(jī)斷層血管造影(Computed Tomography Angiography,CTA)是廣泛應(yīng)用的臨床檢測手段,已經(jīng)應(yīng)用在冠脈病變的臨床診斷上。和血管內(nèi)超聲相比,CTA具有非侵入性、快速、準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)。各類斑塊之間的組織成分差別很大,在冠脈CTA圖像中通常將斑塊分為鈣化、非鈣化、混合斑塊三類。目前大多數(shù)的斑塊檢測方法主要專注于一種特定的斑塊,即只檢測鈣化斑塊或者只檢測非鈣化斑塊,多種斑塊同時檢測的方法很少。本文的目的是建立冠脈CTA斑塊數(shù)據(jù)庫,并實(shí)現(xiàn)多類別斑塊的自動檢測。針對建立冠脈CTA斑塊數(shù)據(jù)庫的任務(wù),本文介紹了中心線提取和橫截面生成算法,并設(shè)... 

【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:93 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于CTA的冠脈粥樣硬化斑塊檢測方法


基于閡值的鈣化斑塊分割口0]

血管,斑塊,尺度,緒論


第一章 緒論工制作的仿真體上,斑塊面積的精確率(Precision)為 95%,血管狹窄率的精92%。以醫(yī)生的標(biāo)記為參考,對于臨床圖像的精確率為 94.4%。此方法的局限通過實(shí)驗(yàn)和錯誤來設(shè)置參數(shù)。Sun 等人[31]提出了一種基于自動尺度選擇和模糊 C 均值(Fuzzyc-means的 CTA 鈣化冠狀斑塊的檢測方法。此方法首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行線性增強(qiáng),提升周與血管的分割精度。然后在橫截面上檢測斑點(diǎn)結(jié)構(gòu),將其視為血管,如圖 1并用 Lindeberg[32]提出的尺度選擇方法,確定血管的特征尺寸。接著用模糊 血管進(jìn)行分割,分成潛在的鈣化斑塊,血管腔,背景三部分。最后根據(jù)根據(jù)鈣管腔亮 20%~30%的規(guī)律改善鈣化區(qū)域。該文中鈣化區(qū)域平均值高于 500HU,化區(qū)域內(nèi)低于 600HU 的體素視為視為血管。文中將狹窄率定義為鈣化斑塊與的橫截面面積之比。在有 50 個標(biāo)記鈣化斑塊的 21 個血管上進(jìn)行測試,檢測斑塊,其中 47 個是真正的斑塊,召回率為 94%,精確率為 94%。

血管,假陽性


第一章 緒論練,逐步進(jìn)行特征選擇方法減少冗余特征。得到最常用的 6 個特征:半徑微分、不稱性、灰度值的偏度、灰度值的方差、體積形狀指數(shù)的方差、梯度向量映射的方TSG 與篩選法的靈敏度為 92.5%(111/120),但包含 1181 個假陽性(14.2FPs/scan最后通過腔分析減少假陽性,在靈敏度為 90%、80%和 70%時對應(yīng)的假陽性下降262、158、和 115,對應(yīng)的假陽性為 3.16、1.90 和 1.39 FPs/scan。這種方法的局限血管分割和中心線識別的準(zhǔn)確性對 NCP 檢測的準(zhǔn)確性有很大的影響,且假陽性仍較高。Wei 等人 2015 年又加入了新的圖像特征來提高對 NCP 和假陽性之間的區(qū)分。入了計算的流體動力學(xué)和血管橫截面特征。用 Two-loop leave-one-case-out resamp方法[36]和 ROC(Receiver operating characteristic)分析評價新特征的性能。血管分后的 ROC 曲線下面積(AUC)為 0.84±0.01,加上流體動力學(xué)和血管橫截面特征后AUC 為 0.88±0.01,二者的差有統(tǒng)計學(xué)意義(p<0.001)。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]《中國心血管病報告2017》要點(diǎn)解讀[J]. 馬麗媛,吳亞哲,王文,陳偉偉.  中國心血管雜志. 2018(01)



本文編號:3335432

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