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基于序列信息的血管造影图像三维重建

张真  
【摘要】: 血管造影技术是一种广泛使用的血管可视化技术,是血管疾病无创诊断与介入治疗的重要依据。重建血管的三维结构,可以使临床诊断和治疗提供更强大的依据。因此对血管三维结构的重建特别是对心脏冠脉的重建一直是医学领域研究的热点和难点课题之一。本论文利用序列信息,对双视点血管造影图像三维重建中的相关问题进行了研究。 本文研究了序列血管的分割,利用马尔科夫随机场模型进行序列血管的中轴跟踪,利用形态学算子进行血管的尺度探测,将跟踪得到的不精确的血管中轴信息与尺度探测得到的尺度信息结合最大类间方差的阈值选取方法进行局部阈值分割。 为解决多视点冠脉造影序列影像的时间匹配问题,通过对序列冠脉造影影像的分析,提出一种基于弯曲能量的时间匹配方法代替传统的心电门控方法来进行两个视点冠脉造影图像序列的对应时间帧匹配,本文采用一种基于轮廓向量的自适应曲率提取方法进行曲率提取,利用曲率信息计算每帧图像的弯曲能量,把造影图像序列的时间匹配问题转化为弯曲能量曲线的对应匹配问题。 本文在分析非定标三维重建的精度与稳定性的基础上,针对序列图像对应帧摄像机内外参数不发生变化,基础矩阵理论上都是一样的特点,创造性的把景物重建中的常用的利用RANSAC进行基础矩阵的估计的方法应用到血管冠脉造影图像的三维重建中来,RANSAC采用大样本特征点对基础矩阵进行估计,实验比较了这种方法与改进的八点算法的误差,证明该方法比八点算法有更高的精度和稳定性。 文章最后研究了血管三维结构重建的理论,采用先手动匹配特征点,然后用样条拟合的方法得到其他的中轴点的三维坐标,利用广义圆柱模型进行表面重建,借助VTK进行显示。


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