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基于三维冠状动脉CTA图像的半自动血管分割方法
目的 从患者胸腔部位的计算机断层血管造影(computed tomography angiongraphy,CTA)图像中分离出冠状动脉血管,并实现三维的可视化,以便医生对由冠状动脉病变引起的心血管疾病进行诊断和治疗.方法 在传统区域生长的基础上提出一种半自动的血管分割方法.首先采用基于灰度值的主动脉预生长,然后进行基于自适应阈值的冠状动脉生长,后进行后期处理,得到终分割结果.结果 通过这种半自动的区域生长得到的结果,在三维上进行可视化后能够较清晰地判断出血管的粗细、形状、狭窄等情况,且得到的模型也可用于后期的相关计算.结论 基于传统区域生长算法的半自动血管分割方法提高了冠状动脉分割的适应性和有效性,能更好地对冠状动脉CTA图像进分割提取.
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一种普适的基于多尺度滤波和统计学混合模型的血管分割方法
血管的精确提取和定位,是实现心脑血管介入手术的关键.多尺度滤波算法可以增强血管目标,同时抑制背景噪声,但并没有把血管从图像背景中区分出来.基于统计学的分割算法,通过对直方图进行拟合实现血管的分类,但需要调整混合模型去拟合特定的图像直方图.为了克服上述问题,提出一种具有固定模型的普适的血管分割方法.首先,利用多尺度滤波算法进行图像预处理.其次,针对滤波增强后数据的直方图曲线,用由3个概率分布函数(1个高斯和2个指数)组成的混合模型进行拟合.期望大化算法用于混合模型参数的估计.后,通过大后验概率分类算法将血管分离出来.为了验证上述方法的有效性,分别在仿真(phantom)数据、磁共振血管造影(MAR)数据和计算机断层血管造影(CTA)数据上进行实验测试.结果表明,所提出的方法在多套仿真数据上的分割误差低于0.3％,同时对于不同模态的血管图像具有很好的分割效果及较强的鲁棒性.
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基于3D医学图像的血管三维分割
血管三维分割在血管疾病(如狭窄或畸形)诊断、手术规划和手术引导等许多实际应用中发挥重要作用.但三维分割的实时性仍是一个难题.本研究提出一种基于水平集的快速三维血管分割方法,该方法用内、外邻域曲面来描述被分割目标的边界,并定义水平集函数为简单的整数符号距离函数.通过扫描内外邻域曲面上的点,使之在速度场的作用下向目标边界移动.该方法的不同之处在于利用简单的模型极大地减小了计算量,分割速度快,大容量的MS-CTA[256<'3>体素]图像可在20s内处理完毕.同时,展示了一些三维血管的分割实例.特别需要指出的是,对于人体的大血管,可在不经血管造影的情况下,直接从CT等三维图像中分割出来.
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基于先验知识随机游走模型的视网膜血管分割方法
视网膜图像的血管提取对心脑血管等疾病的诊断、治疗与评价具有重要的临床应用价值.为解决目前视网膜血管分割算法中存在的分割精度低(特别针对病变图像)等问题,提出基于先验知识随机游走模型的视网膜血管分割方法.在分析视网膜血管特征的基础上,构建归一化梯度向量散度场,针对高、低对比度血管采用不同的定向拉普拉斯算子提取血管中心线,并将先验知识随机游走模型应用于图像分割,实现对比度低、边界微弱的视网膜血管提取.采用STARE视网膜图像库进行分割精度测试,结果表明本算法精度相对已有算法明显提高,特别针对带有病变的视网膜图像,算法的有效性得到了验证,可满足临床处理的要求.
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一种基于临床CT影像的肝内血管体积测量方法
肝脏血管体积不仅可以为临床疾病诊断提供重要参考,还对肝脏供血能力和肝脏储备功能的评估具有重要参考价值.本研究提出一种血管体积测量方法,利用置信连接和ITK-SNAP分割出肝内门静脉并进行空洞填补后,通过体素数目换算得到血管体积.该方法可快速、准确的计算出肝内门静脉的体积.实验采用10套不同规格的肝脏CT图像进行肝内门静脉血管体积测量,并选取3套数据与基于手工测量得到的血管体积进行对比.实验结果表明,通过本研究方法测量得到的体积与手工测量结果基本一致,利用统计学方法得到的肝内门静脉的体积为(11.316±1.080) mL.
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基于GA与模糊连接的冠状动脉造影图像分割
目的 针对模糊连接图像分割方法在实现上的困难,提出了一种基于遗传算法的模糊连接分割方法.方法 首先把路径强度作为遗传算法的寻优条件,从而得到图像中各点到种子点间的优路径,其强度即该点的模糊连接度.然后,以各点的模糊连接度作为其灰度值,形成目标和背景不交叉的新图,后用阈值法把目标物体提取出来.结果 实验结果表明,将该方法应用于冠状动脉造影图像的血管分割,能准确快速地将血管从背景中分割出来.结论 该分割方法较好地满足了临床冠心病诊断的要求.
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冠状动脉造影图像中血管的分割和量化分析
目的 提出一种针对X线冠状动脉血管造影图像的处理和分析系统.方法 以基于多尺度Hessian矩阵的血管增强图像为基础,采用数学形态学和Canny算子相结合的方法来实现血管骨架和边缘的自动提取.提出一种基于分段测量和血管平行特性的血管直径测量新方法,以实现对于血管直径的精确测量和血管狭窄长度以及狭窄程度等重要参数的量化描述.结果 相比于全局测量,血管分段测量提高了血管直径的测量精度和速度；各段血管直径和狭窄程度的测量结果与多名临床医师的测量结果基本一致.结论 本文提出的方法具有良好的有效性和实用性,有助于冠心病的诊断和治疗.
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眼底视网膜血管多级分割的随机共振方法
目的 改善眼底视网膜低对比度血管的检测性能,提高眼部疾病临床辅助诊断的效率和准确率.方法 提出了一种基于随机共振机制的眼底视网膜血管多级分割方法 .首先用图像信号和附加噪声,获取全局意义下的FHN神经元非线性模型的佳随机共振响应,对高等级强度信号进行检测;然后将输入信号定义为去除高对比度血管的局部图像,优化参数后,再对低等级强度信号进行检测.后融合多级随机共振响应,得到眼底视网膜血管的分割结果 .结果 以DRIVE图像库为例,分别与两位专家手动分割结果进行灵敏度Sn的定量比较,本文方法得到的结果平均值较高,差值分别为0.2007、0.1817.结论 本文方法充分利用了噪声对于弱信号检测与分割作用,对低强度等级血管的分割上面优势明显.
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肝脏形态建模中的图像处理技术
在肝脏形态建模中,需要用到大量的数字图像处理技术.对以下五个方面的技术进行介绍:肝脏的自动分割、血管分割、多相期和多模图像的配准、血管的平滑与重建、肝段的划分,并给出结果.
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基于层次化子块生长的肝脏血管模型提取
肝内血管模型的提取是实施肝脏分段和手术模拟的重要基础,为此提出基于竞争策略的三维层次化子块生长肝脏血管提取算法.由用户选择待分割的目标种子点和周围其他组织的种子点,算法自动根据种子点邻域子块的灰度值分布计算生长准则,各种子点根据生长准则进行子块生长,同时算法引入竞争策略处理目标种子点和其他种子点的生长竞争,以该子块的均值与种子点均值的差异小选择生长种子点,以抑制目标区域的过生长.该算法对肝脏CT图像进行血管分割测试,结果表明能有效地提取出三维血管.
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基于Metropolis-SA算法的脑部磁共振血管造影图像分割
目的 利用三维Markov随机场(MRF)模型分割脑部磁共振血管造影(MRA).方法 MRF的似然概率采用了瑞利分布和高斯混合分布函数,并利用大期望(EM)算法精确估计出混合参数;先验概率采用Ising-MRF模型,并利用误差试探法估计出正则化参数.为避免利用迭代条件模式(ICM)进行图像分割时常陷入局部优解,实验提出了基于Metropolis采样算法的模拟退火(SA)技术.结果 实现了三维MRF的全局优解,分割模型可分辨3个体素的细小血管.临床数据采用南方医院影像中心提供的患者TOF-MRA数据(1.5T GE MRI scanner),空间分辨率0.43 mm×0.43 mm×0.50 mm;原始数据的像素空间大小为512×512×128;实际采用的空间大小和分辨率分别为256×256×64和0.80 mm×0.80 mm×1.20 mm.实验对每一套临床数据采用SA、ICM、MSA算法分别进行分割比较,分割结果存在有限差异,采用15步迭代计算的时间消耗分别为1 029 s、463 s、560 s.结论 实验通过三维仿真数据分割结果表明,Metropolis-SA迭代求解算法能够实现更低的全局误差,并且实际脑部MRA数据的分割与大密度投影相比较,反映出较好效果.
关键词： 血管分割 磁共振血管造影 Markov随机场 Metropolis算法 模拟退火 -
一种分割冠状动脉X射线造影图像的有效方法
目的 提出一种简单有效的方法进行冠状动脉X射线造影图像的分割.方法 基于Hessian矩阵的多尺度滤波和区域增长等算法,其中多尺度滤波用来增强造影图像中的血管,然后利用多种子点区域增长算法从增强后的图像中提取冠状动脉树.结果 该方法对于造影图像中血管状结构非常敏感,能够清晰提取出冠状动脉树中较细小的末梢,并能有效抑制噪声.结论 该方法适合于分割冠状动脉造影,适用于冠状动脉造影的精确量化分析.
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三维血管造影数据的分割
血管疾病是严重危害公众健康的主要疾病之一.随着成像技术的发展,X射线血管造影(XRA)、磁共振血管造影(MRA)、计算机断层扫描血管造影(CTA)已经成为目前大多数医院主要采用的诊断成像设备,已能获取更大的图像尺寸、容积和更高空间、时间分辨率,这迫切需要血管疾病的自动化诊断技术应用于临床.对于一定尺寸和复杂度的血管造影获取物(数据),分割是对数据集进行可视化、诊断和血管病理学量化的关键,并且依然是一项富有挑战性的任务.文章主要①针对CTA和MRA,从血管图像的获取、预处理、血管提取三个方面对当前血管分割技术进行总结和比较；②对临床血管病理和特异性问题进行概括.综合比较各种血管分割技术,并从血管病理辅助角度讨论冠状动脉分割问题；集中讨论和强调了血管成像、分析方法、解决目标方面发展的趋势和主流.目的在于概括该领域的现状及可能的发展方向.
关键词： 血管分割 血管造影 磁共振血管造影 计算机断层扫描血管造影 特征提取 -
一种视网膜血管的分割方法
目的 探讨一种自动的视网膜血管分割方法.方法 在2个尺度下增强血管图像, 由基于直方图的加权模糊C均值聚类算法和形态学细化算子提取血管的近似中心线;通过多尺度形态学重构得到主要血管, 再由较小尺度的匹配滤波增强中小血管;合并上述两部分得到终的血管分割结果.结果 对DRIVE数据库测试图像分割的灵敏性为0.701 7,特异性为0.981 6,准确率为0.945 7.结论 较同类无监督的血管分割算法具有更高的准确率,但对于小血管的灵敏性不高.
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基于血管匹配的三维超声与CT图像的配准方法
提出一种基于血管匹配的三维超声与CT图像配准的新方法.首先,基于水平集方法自动分割出CT图像中的血管；其次,由于超声图像中的声影与血管均属于低回声区域,我们结合声影形成的物理原理及图像纹理特性,自动检测出声影区域,以提高配准的鲁棒性；后,采用进化算法,将CT图像中分割出的血管与超声图像中低回声区域进行匹配.在肝脏体模和临床脾脏数据上进行了实验验证,自动配准的成功率在95％以上,平均目标配准误差在2 mm以内,实验结果验证了本方法的可行性.
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一种基于广义柱的脑血管树建模方法
脑血管的树形结构建模能够提高诊疗的精度,我们采用自适应滤波法,提取磁共振血管成像各层图像中的血管轮廓,用广义柱模型对血管进行了简化.通过距离变换找出血管树的中心路径,跟踪提取出血管树的分叉点和片断,并用快速算法对中心路径进行了平滑.后结合血管半径信息绘制出脑血管的表面.实验结果表明:依据此模型建立的脑血管树,具有较好的空间信息,该方法是有效的.
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胎肝血管的三维可视化建模及意义
目的 探讨胎肝血管三维模型的分割方法及其意义. 方法 采用分色和密度差金属造影剂对1例38周新鲜引产正常胎肝进行灌注并铸型,红色环氧树脂填充剂灌注腹主动脉(造影剂为氧化铅),蓝色环氧树脂填充剂灌注下腔静脉、静脉导管、肝左静脉及肝右静脉外侧支(造影剂为二氧化钛),紫色环氧树脂填充剂灌注肝中静脉(造影剂为氧化锌),绿色环氧树脂填充剂灌注肝右静脉内侧支(造影剂为氧化铅).然后行128层螺旋CT薄层扫描和Mimics软件重建胎肝三维模型.结果 构建胎肝血管三维模型形态逼真、立体感强.调整mimics阈值间距由大逐步变小,可以有效分割出肝中静脉、肝静脉系及肝固有动脉等血管,能清晰地显示肝内多血管走行及分布情况. 结论 不同密度金属造影剂灌注分割胎肝内多血管方法简便可行,能够为研究者对胎肝血管发生发展及其移植术的研究提供理想技术支持.
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基于改进活动窄带模型的冠状动脉CT血管造影图像分割
冠状动脉分割与狭窄分级、斑块检测等密切相关,是血管病变研究中的重要步骤.针对血管灰度不均和对比度低等问题,提出了一种基于活动窄带和符号压力函数水平集的CT血管造影冠状动脉分割方法.首先对初始轮廓做形态学膨胀和腐蚀运算,以构建活动窄带限定轮廓曲线的演化区域;其次在活动窄带区域内构造局部符号压力函数,用水平集算法使初始轮廓收敛至准确轮廓;后利用形态学闭运算平滑曲线.通过利用活动窄带将图像区域局部化,降低了计算复杂度,克服了灰度不均匀性,促进轮廓曲线演化到细小的血管末梢和狭窄区域.实验结果表明,与传统的分割方法相比,能够更加有效准确地分割出冠状动脉,为血管病变的研究提供支持.
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基于中心线提取的视网膜血管分割
精确估计眼底图像中的血管中心线和血管宽度是眼底血管疾病量化和可视化诊断的先决条件.在深入研究眼底图像和视网膜血管特征的基础上,提出一种基于中心线提取的视网膜血管分割算法,该算法以离散高斯核函数的偏微分为模板卷积图像,利用血管的微分几何特征定位血管中心线,并测量血管宽度.本方法的血管分割精度达到亚像素级,解决了传统方法无法直接计算血管宽度的问题,且在速度方面有较大提高.应用本算法对各类眼底图像进行了血管分割的实验,结果表明,该算法可以快速、准确地进行眼底血管分割和中心线提取.
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一种基于区域增长和结构识别的心血管X线造影图像分割方法
针对冠脉造影图像,本文提出了新的血管分割算法和血管结构识别算子.血管分割中采用了新的血管函数获取血管特征图,并在区域增长算法中实施了自动化的种子点选择、主分支提取、血管细节修复等步骤.血管结构识别中采用了模糊算子,可以判别血管段、分支、交叉、末梢等结构.实验结果表明:新分割方法能够提取的血管面积较单纯区域增长算法平均增加了5％左右,并能够从低灰度区域中恢复出一些较细的血管段.实验对模糊识别算子验证后得出:对仿真血管结构的识别正确率达100％.对于实际分割出的各级血管结构进行判别,总体识别的正确率平均达90.59％.
