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X射线冠脉造影图像的血管分割方法研究

王珊  
【摘要】:心血管疾病严重危害着人类健康,它每年夺走1200万人的生命,接近世界人口总死亡人数的四分之一。心血管疾病通常由冠状动脉的狭窄和堵塞引起,冠状动脉在心肌供养过程中发挥着极其重要的作用。冠脉血管造影术是诊断心脏疾病的重要方法,目前被公认为诊断心血管疾病的“金标准”,我国对X射线造影术的应用最为普遍。尽管血管造影剂的注入会使造影图像中血管较心脏其他组织亮度更高,但是由于造影剂的分布不均和成像过程中的环境噪声影响,使得图像灰度值不一致;另外,由于血管分支众多,形态复杂,位置特殊,远端血管灰度对比度很低等,很大程度上影响了诊断的准确性。为了提高临床诊断水平,研究如何从X射线造影图像中提取分割冠状动脉非常必要,本文对提取分割造影图像中冠状动脉做了以下三方面的研究: 首先,介绍了冠脉造影图像预处理的几种方法,详述了图像平滑和图像增强的原理和常用方法,利用中值滤波的方法对图像进行平滑处理,能够较好地滤除噪声和保持图像边缘;利用Gabor变换对造影图像进行增强,这样可以更好的保持图像的细节信息,并且有很好的可视化效果。 其次,本文提出了一种基于Hessian矩阵多尺度滤波与区域增长相结合的分割方法,实现对造影图像中冠状动脉的提取分割。此方法分为两步,第一步是基于Hessian矩阵多尺度滤波的血管增强方法,它在中值滤波和Gabor变换对图像预处理的基础上,利用Hessian矩阵特征值之问的关系,对造影图像进一步增强;第二步对增强后的图像使用区域增长算法,实现分割。此方法在清楚分割血管树的前提下,还能提取到大量对比度相对较低,形态较细的远端血管。 此外,介绍了Markov随机场的基本理论基础,比较了几种Markov随机场模型,说明了几种基于Markov随机场的参数估计方法,以及基于Markov随机场的图像分割算法。由于马尔科夫随机场模型可以很好地将图像的空间信息结合起来,所以将其引入冠状动脉的分割提取中,达到了更加满意的分割效果。


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