基于MDCT影像的肺部血管提取及分析研究.pdf

1、肺動脈高壓是我國臨床常見疾病，由于肺血管重塑引起肺循環(huán)血流動力學改變，最終可導致右心衰竭，這使其成為致殘和致死率頗高，嚴重危害患者身心健康，增加社會醫(yī)療負擔的重大疾病。肺血管是人體最為重要且拓撲結構最為復雜的組織器官之一。如何用計算機來解析肺部CT圖像以實現(xiàn)肺部疾病的輔助診斷是人們追求的目標，而正確分割出肺部血管是構建功能圖譜和輔助診斷系統(tǒng)的關鍵。測量肺動脈及其分支可對由肺血管性病變及引起肺動脈形態(tài)改變的疾病進行診斷及提示，如肺動脈直徑

2、與肺動脈壓之間有一定的內在聯(lián)系，肺動脈壓增高到一定程度，肺動脈直徑亦隨之擴大，因此通過肺動脈的直徑可以預測肺動脈高壓。
　　由于Hessian矩陣特征值和特征向量在不同結構的獨特性，在結構復雜的組織分割算法設計中，Hessian矩陣的應用常常能取得很好的效果。本論文將對Hessian矩陣特征值和特征向量進行研究，提出一種基于Hessian矩陣的三維圖像分割算法。這個算法包括形態(tài)學閾值分割肺區(qū)、多尺度濾波器設計、為連接血管段之間斷接

3、的血管遍歷和肺血管連通體分析。算法充分結合肺血管的形態(tài)特征，邏輯緊密，條理清晰，給程序設計帶來很大的方便。對肺動脈的測量參考了國內及國外各學者在橫斷面圖像上的測量方法，采用結合冠狀面和矢狀面進行測量，使肺動脈及各分支的定位更加準確，測量方法簡便、易行。
　　本文算法已經(jīng)應用于28個不同的病例，均能成功分割出左右肺的肺血管，分割出的肺血管結構清晰完整，血管分叉明顯，細小血管提取完全。在臨床診斷中，粗肺血管更具有醫(yī)學價值，通過對分割算