三维医学影像中树状血管的定量分析方法研究

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心脑血管疾病是一种严重威胁人类健康的常见疾病,具有高患病率、高致残率和高死亡率的特点。其中脑卒中位居我国国民死亡原因的首位。有大量临床试验和研究表明与脑卒中有关的血管疾病的发生发展,比如动脉粥样硬化和大脑动脉瘤,与动脉血管的几何结构和特定的血流状态有关。因为医学成像技术的发展,可以很方便的获取到相应组织的结构图像,所以研究与某种特定疾病相关的血管几何形态和几何特征识别对研究和诊断疾病的发生发展有着重要意义。要研究几何特征与特定疾病的关系的前提是能够对血管的几何特征进行定量分析。此外,定量分析还是后续自动化处理数据,乃至自动化医疗的前提保证。因此有必要建立一套可行健壮的针对血管的定量分析方法。本文依托东软医疗脑卒中分析平台,旨在是提供一套可用的健壮的针对脑颈动脉血管结构的定量分析方法。为之后的相关疾病分析打下基础和准备。现有的可获取的血管定量分析工具多只能提供对于管状血管的骨骼化,计算半径和截面面积,但对于树状结构的血管树缺少一致的健壮的描述,对于分叉张角和更多个性化的参数指标也很难灵活控制。基于这个原因,本文采用了一种对与分叉部位的良好定义,同事对定量分析流程中各部分的算法针对性选择,实现了对于动脉血管树的良好的健壮的定量分析。在血管轮廓面提取部分,本文讨论了两种图像分割方法,对算法涉及的概念、定理以及流程都有详尽的说.明。在血管几何结构描述部分,本文介绍了中轴的概念,并讨论了如何使用这一概念从血管的轮廓面中提取出健壮的中心线。在血管几何特征定量部分,本文采用了一种良好的血管分叉部位定义,并使用这一定义完成血管树的分解。针对分解之后的简单血管分支和血管分叉结构,本文挑选了与疾病的发生发展有关的几项血管几何特征指标,对这些几何特征的定义和计算给出了详尽说明。在最后的实验部分,本文对标准模型和从公开医学影像数据库中挑选的八套颈动脉图像数据,对文中讨论的几何特征进行了定量分析。最后,为了验证定量分析方法的健壮性,本文针对这八套数据提供的标准轮廓面进行了同样的几何特征定量提取,并与自行提取的轮廓面得到的数据进行了比较。比较结果表明,分割结果的精细程度确实对定量分析产生了一定的影响,但是因为分叉位置的良好定义和流程中算法的正确选择,实际的数据差异可以控制在一定范围内,这个结果表明本文介绍和讨论的血管定量分析的流程方法具有很好的准确性和可行性。
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