自適應(yīng)形變模型及其在血管內(nèi)超聲圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、山東大學(xué)碩士學(xué)位論文自適應(yīng)形變模型及其在血管內(nèi)超聲圖像處理中的應(yīng)用研究姓名：劉澤申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：光學(xué)工程指導(dǎo)教師：孫豐榮20060403山東大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要二十世紀(jì)九十年代中后期，TunMclnemey等學(xué)者結(jié)合形交模型(DeformableModels)和ACID圖像分解(AttineCellImageDecomposition)技術(shù)提出了自適應(yīng)形變模型(TopologicallyAdaptableSnakes，TSnak

2、e模型)概念。TSnake模型是一個拓?fù)淇勺兊男巫兡Ｐ?，繼承了Snake模型的諸多優(yōu)點，但TSnake模型更重要的特性是其每經(jīng)過一個微小形變，便要進(jìn)行一次拓?fù)渥儞Q，因而TSnake模型相對于Snake模型的突出優(yōu)點在于其受初始輪廓的影響小，而且能夠根據(jù)圖像的邊緣信息自適應(yīng)地改變其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，因而對于復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖像的處理和適應(yīng)能力較強。近年來，TSnake模型己逐漸成為相關(guān)學(xué)科的研究熱點，并開始成功應(yīng)用于邊緣提取、圖像分割、三維表面重建等

3、領(lǐng)域的科研工作中，而研究的焦點是TSnake模型內(nèi)、外力結(jié)構(gòu)的改進(jìn)及其形變演化過程的數(shù)值實現(xiàn)。血管內(nèi)超聲(IntravaseularUltrasound，ⅣUS)是對諸如動脈粥樣硬化之類的冠狀動脈疾病的診斷和評價的常用工具，它具有安全、實時和無損等優(yōu)點提取NUS圖像冠狀動脈血管壁的邊緣(下文將簡稱ⅣUs圖像的邊緣)并作進(jìn)一步的圖像分析處理，可以對血管腔的面積、血管厚度進(jìn)行精確測量，還可以發(fā)現(xiàn)或識別早期冠狀動脈粥樣硬化斑塊，并對斑塊的形態(tài)

4、結(jié)構(gòu)實時顯示，對斑塊成分和偏心距等參數(shù)實時檢測所以，IvUS圖像的邊緣提取對冠狀動脈疾病的診斷和治療有著重要的臨床意義本文首先介紹TSnake模型的一般理論，然后描述對TSnake模型所作的改進(jìn)，并給出基于改進(jìn)的TSnake模型的IVUS序列圖像內(nèi)外膜邊緣提取算法同時，我們將改進(jìn)的二維TSnake模型進(jìn)一步推廣到三維情況，并給出了利用改進(jìn)的三維TSnake模型對IVUS圖像進(jìn)行三維表面重建的算法。實驗結(jié)果表明，與以往同類研究報道的方法相