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基于EMD和模极大值的造影图像血管提取

邵欣  
【摘要】:冠心病是指由冠状动脉血管狭窄而造成心脏供血不足的心肌机能障碍,与冠状动脉血管的支数和狭窄程度有密切关系,是一种常见的心脏病。诊断此病的重要依据是冠状动脉造影图像。血管的造影图像相当于三维空间中管状血管的二维投影。 在造影图像成像过程中,受医学成像设备的成像机理、显示设备及获取条件等因素的限制,不可避免地产生一定的噪音降低了图像的可分辨性,使得图像模糊尤其是边缘与细节的模糊,大大增加了医学诊断的难度。为实现准确诊断的目的,本文对冠脉造影图像中的心血管信息进行跟踪提取,实现图像中血管特征信息的完整提取,并能有效抑制图像中的背景噪音,得到含有清晰心血管脉络的结果图像。该冠脉造影图像处理过程的结果能够有效辅助医生对冠心病病情作出诊断,从而达到准确的诊断效果。 针对冠脉造影图像的图像特点,为保证造影图像血管特征提取过程中血管信息的完整性与准确性,本文首先提出了一种基于线性插值的图像预处理方法,实现图像中无像素区域的灰度值平滑过渡,使得预处理后的图像更好的满足造影图像信息提取算法的要求。然后本文利用血管投影在血流方向上图像的灰度变化缓慢,而在垂直于血管血流方向上图像灰度变化剧烈的特性,采用经验模态分解方法将造影图像分解成若干子图像层。此后,通过特征提取方法来获取各子图像层中清晰明显的血管段。最后利用小波变换模极大值的思想对各子图像层间的血管信息进行层间参照,得到标记点集合。依据标记点集合,完成各图像层心血管特征信息的信息综合,实现造影图像中血管树的重构,最终达到完整获取冠脉造影图像中血管树脉络信息的目的。 本文所涉及的图像预处理、图像分解、图像特征提取和图像重构等操作都是基于Matlab开发环境实现。


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