基于模型的CCTA圖像的冠狀動脈分割算法研究.pdf

1、SEGME]NTATIONALGOR【THMOFCORONARYAI汀ERYⅣCCTAIMAGESUSD寸GAPARAMETⅪCⅢTENSITYMODELAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYZHAOXinglouSupervisedbyProfSHUHuazhongAndPHDYANGGuanyuSehoolofC

2、omputerScience&EngineeringSoutheastUniversityJune2014摘要摘要為了解決冠狀動脈CT造影成像中冠狀動脈血管腔及斑塊區(qū)域的分割和量化問題，本文提出了兩種基于參數(shù)化模型的分割算法，分別是基于三維參數(shù)化模型的分割算法和基于二維參數(shù)化模型的分割算法?；谌S參數(shù)化模型的分割算法中的血管灰度參數(shù)化模型是根據(jù)三維局部血管的灰度分布規(guī)律，由血管橫截面的灰度分布模型和沿血管中軸線的剛體變換模型共同構造，

3、其中血管橫截面的灰度分布模型為高斯平滑模型，該三維參數(shù)化模型可以模擬各種尺寸血管的灰度分布。為了完成整條血管的分割，對血管中軸線上的每個點建立球形ROI區(qū)域，然后將三維參數(shù)化模型擬合到ROI區(qū)域內(nèi)的真實CT血管數(shù)據(jù)上獲得局部血管的參數(shù)，包括半徑，灰度值，位置等。根據(jù)靜脈自身的灰度特點，血管腔分割結果中的灰度信息可以被用來判別被誤提取出來的靜脈和確定靜脈跳變位置。實驗結果表明基于三維參數(shù)化模型的分割算法可以很精確的完成冠狀動脈CT造影圖像

4、中冠狀動脈血管腔的分割量化和靜脈判別任務。基于二維參數(shù)化模型的分割算法采用的是二維高斯平滑模型來模擬血管剖面的灰度分布，首先將三維血管腔按照多個角度重建成二維長軸圖像，然后將二維血管灰度參數(shù)化模型按照遞增式過程擬合到真實血管灰度上以獲得長軸圖像的血管腔邊界，并且通過重建長軸圖像上的分割結果得到三維圖像上血管腔截面的分割結果。文中還提出了包含鈣化點血管腔的參數(shù)化模型，利用相同的分割方案可以獲得血管腔中鈣化點的邊界和灰度值。長軸圖像的分割過

5、程中正常血管參數(shù)化模型和包含鈣化點血管的參數(shù)化模型這兩種模型之間是自動切換，保證了分割過程的順利進行。在該算法分割結果的基礎上，通過橢圓擬合分別可以獲得三維血管腔截面和血管腔中鈣化點截面的面積，從而計算出某些血管斑塊區(qū)域狹窄部分的精確狹窄率。實驗結果表明基于二維參數(shù)化模型的分割算法可以精確的完成冠狀動脈CT造影圖像中冠狀動脈血管腔及斑塊區(qū)域的分割和量化任務，并且可以有效地避免較大尺寸分支和周圍組織的干擾。關鍵詞：冠狀動脈，血管腔分割，斑