（生物医学工程专业论文）心血管造影图像中的结构特征提取.pdf

东南大学硕士学位论文 a b s t r a c t t i t l e ：s t r u c t u r a lf e a t m e se x t r a c t i o nf r o mc o r o n a r y a n g i o g r a m s a n t h o r ：w a n gy u a n t h e s i ss u p e r v i s o r ：p r o f = s h uh u a - z h o n g a s s o c p r o f c h r i s t i n et o u m o u l i n u n i v e r s i t yn a m e ：s o u t h e a s tu n i v e f s i t y c o r o n a r ya n g i o g r a m sc o n s t i t u t et h es t a n d a r dt o o lf o rd i a g n o s i n gc o r o n a r ya r t e r yd i s e a s e s i n t h ee l i n i c o od i a g n o s i sa n dt h e r a p yo fh e a r td i s e a s e ，t h et h r e e - d b n e n s i o n o o ( 3 - d ) r e c o n s t r u c t i o no f c a r d i o v a s c u l a rs t r u c t u r e sf r o m2 - da n g i o g r a m sb yc o m p u t e r ss u p p l i e sd o c t o r sw i t hc a r d i o v a s c u l a r s t r u c t u r e so b s e r v e df r o ma n yv i e w , w h i c hc a l lh e l pt h e mw o r kb e t t e r w h e t h e rd e s c r i b i n gd i s e a s e s i n2 da n g i n g r a m so r3 dr e c o n s t r u c t i o n , i ti sf u n d a m e n t a lt oe x t r a c ts t r u c t u r a lf e a t u r e sf r o m c o r o n a r ya n g i o g r a m s ，w h i c hi sa d i f f i c u l tt o p i ci na c a d e m i cf i e l d sa tp r e s e n t i nt h i sd i s s e r t a t i o n , w em a i n l ys t u d yh o wt oe x t r a c tt w od i s t i n c ts t r u c t u r a lf e a t u r e s c e n t e r l i n e sa n de d g e s d e s i r a b l er e s u l t sa r eo b t a i n e db ya m e l i o r a t i n ga n do p t i m i z i n gi n i t i a lo n e s s t e pb ys t e p f i r s t l y , w ed e s c r i b et h ev a s c u l a rc a n t e r l i n e sa n de d g e se x t r a c t i o na l g o r i t h mu s i n g2 d g e o m e t r i cm o m e n t s av e s s e li sl o c a l l ym o d e l e db yat u b ei nac a r t e s i a nc o o r d h m ms y s t e m 。t h e o r i e n t a t i o n0 ，i n t r a v a s c u l a ri n t e n s i t yi r ，b a c k g r o u n di n t e n s i t yi ba n dl o c a ld i a m e t e rda 舱 c o m p u t e di nac i r c u l a rm a s ko ft h em a t h e m a t i c o om o d e l a f t e r w a r d s ，t h et r a c k i n gp r o c e s si s c a r r i e do u tb ys h i f t i n gt h em o d e ls t e pb ys t e p i ft w op i v o t a lp a r a m e t e r s - - p a c ea n do r i e n t a t i o n a l ew o o lc o n t r o l l e 正t h ec o m p l e xt r e e 1 i k ev a s c u l a rs t r u c t u r ei s e a s i l ye x t r a c t e d e x p e d m e n t a l r e s u l t sa r ep r e s e n t e do nt w os e q u e n c e sa n ds h o wf a s tc o m p u t a t i o n , i n t e l l i g e n c ea n dd e s i r a b l e c e n t e r l i n e s h o w e v e r , e d g e sh a v es e v e r a ld r a w b a c k s ，s os o m er e f i n e m e n t sa r en e c e s s a r yt o i m p r o v et h e i rs m o o t l l i i e s s a c c u r a c ya n dc o n n e c t i v i t y s e c o n d l y , w ei n t r o d u c ec u b i cb - s p l i n ei n t e r p o l a t i o ni no r d e rt oa m e l i o r a t es m o o t h n e s so f v a s c u l a re d g e s d a t ap o i n t so fe d g e sa r es a m p l e da c c o r d i n gt ot h ec u r v a t u r e so fc e n t a r l i n e s ，a n d t h e nc u b i cb s p l i n ei s a p p l i e dt oi n t e r p o l a t et h e s ee d g e p o i n t s b e c a u s eo ft h ep r o m i n e n t p e r f o r m a n c e , t h ea l g o r i t h mn o to n l yr u n sf a s t , b u ta l s os h o w sg o o de f f i c i e n c y a f t e ri m e r p o l a t i o n , t h ei n d e n t i o n sa r ed r a m a t i c a l l yr e d u c e da n dt h er e s u l t sa 阳a c t u a l l ys m o o t h e rt h a ni n i t m lo n e s b u t p r e c i s i o na n dc o n n e c t i v i t yo f e d g e sr c m o o np o o r f i n a l l y , w ed i s c u s sb s p l i n es n a k e si no r d e rt oe n h a n c ep r e c i s i o no f v a s c u l a re d g e s t w oo r t h r e ea d j a c e n tb r a n c h e sa r ec o m b i n e di n t oo n e , a n dt h e nc o n t r o lp o i n t sa r es e l e c t e do ne d g e s m a n u a l l yo ra u t o m a t i c a l l y a u t o m a t i cs e l e c t i o ni sb a s e do nt h eg e o m e t r i ci n f o r m a t i o n , s u c ha s 奎堕查堂堡圭堂垡丝苎 l o c a le u r v a t u r a so f c 2 n t e r l i n e s t h e s ec o n t r o lp o i n t sa 聆i n t e r p o l a t e db yc u b i cb s p l i n et og e n e r a t e i n i t i a ls n a k e sc u r v e s a f t e r w a r d s ，e n e r g yf i e l d sa r ec o m p u t e df r o mi m a g ei n f o r m a t i o n c o n s e q u e n t l y , b - s p l i n es n a k e sc u r v a r eo p t i m i z e dw i t hd y n a m i cp r o g r a m m i n g , w h i c hi s a s u c c e s s i v ep r o c e s sa l o n gw i t ht i m e a f t e rl i m i t e di t e r a t i v es t e p s ，c o n t r o lp o i n t se v o l v ei n t oo p t i m a l p o i n t s , w h i c ha mi n t e r p o l a t e db yc u b i cb - s p l i n e t o g e n e r a t eo p t i m a lc u r v e s t h e s ea l e e n e r g y - m i n i m i z i n gc u r v e s o b v i o u s l y , b o t hs m o o t h n e s s a n da r c c u t a c yo fe d g e sa i e g r e a t l y i m p r o v e d f u r t h e r m o r e , e d g e sl o o ks o f ta n dn a t u r a la tj o i n t sa n dc o n n e c t e di nb i f u r c a t i o n s i n a d d i t i o n , w es t u d yt h es e | e x ：t i o no fc o n t r o lp o i n t so l te d g e sa n dt h a to f i l 协g pi t f f o r m a t i o n r e s p e c t i v e l y t h i st h e s i sf o rm a s t e rd e g r e ew a ss u p p o r t e db yf u n d so fa d v a n c e dr e s e a r c hc o o p e r a t i o n p r o j e e tb e t w e e nc h i n aa n df r a n c e x e yw o r d s ：c o r o n a r ya n g i o g r a m s ，c e n t e r l i n e s ，e d g e s ( c o n t o u r s ) , 2 - dg e o m e t r i c m o m e n t s ， c u b i cb s p l i n ei n t e r p o l a t i o n , b - s p l i n ts n a k e s ，s m o o t h n e s s ，a c c u r a c y 1 1 1 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包 含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育 机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何 贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名：量遗日期：堑签：丝：弓d 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学 位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外， 允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括以电子信息形式刊登) 论文的全部内 容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布( 包括以电子信息形式刊登) 授权 东南大学研究生院办理。 研究生签名：圣鳗导师签名： 第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题背景和研究意义 心血管疾病每年夺走1 2 0 0 万人的生命，接近世界总死亡人数的1 4 ，成为人类健康的头 号大敌。世界卫生组织( w h o ) 总干事中岛宏博士说：“在今天的世界上，心血管疾病比其他 任何疾病杀死更多的人，并使千百万人致残。”尽管近3 0 年来，心血管疾病的死亡率在除东 欧各国外的大多数国家都有不同程度的下降，但其仍是多数国家4 5 岁以上男性死亡的第一 位原因，在女性中则是仅次于肿瘤的第二位死因，严重影响着人类的期望寿命和生存质量。 本课题来源于中法先进研究计划资助项目。 在长时间的调研中，我们走访了中国和法国若干医院的影像专家和医师等，他们都对心 血管图像的自动提取、, b i h l 管的拓扑结构分析表现出浓厚的兴趣。其原因在于，法国的高福 利和社会保障制度使得法国人天生对提高自身健康的高新技术有着不断的需求，而中国目前 对医学影像技术也有着越来越浓厚的兴趣。基于医学成像技术的计算机辅助诊断治疗，由于 其检查方便，非常有利于疾病的早期发现。 心血管造影图像是临床诊断心血管疾病的常用手段，也是心血管疾病诊断的金标准1 1 j 。 传统的诊断方法是通过医生的肉眼进行评价，诊断结果的准确程度受人为因素影响较大，并 且不能对病变进行量化描述。因此，多年来，人们利用心血管造影图像，针对心血管疾病的 量化描述和心血管三维重建( 3 dr e c o n s t r u c t i o n ) ，进行了广泛地研究。尽管这方面的研究很 活跃，但基本上都离不开以下四个步骤1 2 1 ： ( 1 ) 心血管图像的获取和校正； ( 2 ) 图像中的血管特征提取和结构化描述； ( 3 ) 心血管图像序列的帧内匹配和帧间匹配； ( 4 ) 三维重建和显示。 无论二维心血管疾病描述，还是三维心血管重建，前提都是要实现图像中血管的有效 检测和结构关系描述【3 】。为此，我们选择了“心血管造影图像中的结构特征提取”作为本课 题的研究内容。从宏观上看，这属于图像分割( i m a g es e g m e n t a t i o n ) 的范畴，处于计算机视觉 ( c o m p u t e r v i s i o n ) 体系中的低级视觉阶段。 东南大学硕士学位论文 巳卫i _ j 口圈 l 右猢中轴2 ，1 5 圈1 1 心血管图像工程宏观框架，黄色部分为本课题所处的位置 下面两小节，我们将从解剖学和生理学的角度介绍心脏和冠状血管网络( 。嘲缸y 删簦粥f w o f k s ) ，再结合前者扼要介绍一下x - 射线血管造影术 2 亍 第一章绪论 1 1 1 心脏和嚣状血管网络 心脏的结构( 如图1 2 所示) 早己为人们所知，不断流经心室的血液向心脏组织供应氧 和代谢物。心肌功能性刺激主要依赖于左，右冠状动脉。左、右冠状动脉始于大动脉的根部， 位于半月瓣的上方，并在房室沟处环缘0 脏左侧冠状动脉走向心脏的左侧，然后分为前室 问支和旋动脉。前室问支位于前室问沟并向室中隔和左、右心室的前壁供液。旋动脉则向左 心房和左心室的后壁供液( 如图1 3 ) 。 图1 2 心脏剖面图 以下说明有助于理解冠状动脉和静脉树状结构的位置 图1 3 ( a ) 心脏冠状动脉和静脉后视图图1 3 ( b ) 心脏冠状动脉和静脉前视图 两址；( h o m e p s g e s e d u w i s s l a n n _ p a u b e a ，t p l c s c o r o n a r y a r t e 盯e s p i c lh t m l ) 3 东南大学硕士学位论文 右冠状动脉延伸至心脏右侧并分叉，如图1 3 ( b ) 所示右边缘支自心脏右半边后部向心 肌层供液。后室间支起着更重要的作用，到达心尖并沿着心室后壁继续前伸。室间支的分叉， 前支和后支于心尖处汇合。对于不同的人体，动脉网络的组成存在较大差异。随着冠状动脉 的分叉形成交叉合流，这些合流在心肌供液过程中发挥着辅助作用，一根冠状动脉的局部堵 塞，并不足以阻碍心脏充氧血的循环。但完全闭塞可导致组织坏死( 心脏细胞死亡) 和心肌 梗死 冠状动脉以有规律、间歇的方式向心肌输送血液。这些血管及其主要分叉位于心外膜， 其分支通向心肌并向心肌供血。当心肌放松时，实现血液输送，但在心室收缩过程中，光靠 这些分支是远远不够的。事实上，这些血管分支受收缩的心肌压缩，入口被主动脉瓣部分堵 塞，主动脉瓣在心肌收缩时是呈打开状态的。大部份输送的血液是由心脏左侧接收的。在通 过心肌之后，血液心静脉处汇集，心静脉血管或多或少地成对接入冠状动脉血管中的一支。 这些静脉连接一根大血管，称之为“冠状窦”，冠状窦将血液送入右心房。从心脏的后部看 去，能看到冠状窦。冠状窦有四根支血管：心脏的大静脉血管( 位于左冠状动脉左侧，室间 沟之内) ，心脏的小静脉血管( 位于右心室沟的右冠状动脉的随体) ，心脏的中静脉血管( 位 于后室间沟) 以及左心室的后静脉血管，该血管连接左心室隔膜面。一些心脏的前部静脉血 管直接与右心房的前部连接i ，j 。 1 1 2x _ 射线血管造影术 x 射线血管造影术( ) ( r a ya n g i o g r a p h y ) 是一种基于x - 射线的成像技术，我们使用一种 注入心脏腔室或血管中( 动脉或静脉) 以达到增强与其它组织的对比度的造影剂( 或是染色 品) 。通过对其的检测，我们可以研究血管的形态结构，追踪血液的流动，观察心室的功效。 通过这种方式，我们可及时发现血管阻塞，或是血管狭窄( s t e s i s ) ，并检测出心室的非正常 收缩。我们所采用的步骤被称为心导管插入术，此步骤包括将一根细长的导管插入一根动脉 ( 如股动脉) ，尔后将其导向特定的心脏阻塞之处。一旦导管触及恰当的心脏结构，就通过 导管注入成像剂，通常情况下，使用数字x 射线设备( x - 射线源和二维平面探测器) 记录 图像。这些时序图像往往使用高分辨率的时间采样( 每秒最高可获1 0 0 幅图像) 。 冠状血管成像术( 在此例中，导管被置入大动脉) 是最新采用的检测方法，其主要目的 是检测为心肌供血的左右冠状血管( 如图1 4 所示) 中潜在的异常情况。总的说来，在这种 检测中进行了对左心室的成像。由于此技术只能产生血管网络的二维投影( 可能出现不同的 血管相互覆盖的情况) ，所以在临床运用中仅作为参考。这种技术的优点是在进行心脏或脑 探查时具有较高的空间分辨率和瞬时清晰度，以及具有在血管部分中发现病变状态的能力。 这种技术的缺陷使重建血管网络三维图像的难度增大，且无法准确估算病变状态的程度和严 重性，如血管狭窄( 内腔缩小和血管壁详细情况) 。 4 第一章绪论 图1 4 冠状动脉血管造影术( c h r u r e n n e s ) 最普通的x 射线设备基于单平面或双平面的x 射线源检测器( c 型臂) ，这种机械 可互动地在患者周围运动。成像平面的设置尽可能为了更好地观测研究对象。对于双平 面系统。我们同时进行图像采集，以此避免连续投影和非同步投影。x - 射线技术正向着 旋转x - 射线系统发展。旋转x - 射线系统使用单源一探测装置，以较快的速度围绕患者转 动，在心脏5 次博动的时间内，从1 8 0 。的方位进行超过i 0 0 次的投影。伴随着这种全 新技术的是检测装置的重大进步，检测装置具有更高的量子化( 高达1 6 比特) 以及由 此带来的更优对比度。当然，采用x - 射线血管成像术的设备不仅适用于动脉血管网络， 同时也适用于静脉血管网络( 如图1 5 所示) 。我们在本章中并不打算对其标定和失真 修正进行赘述，我们想着重说明的是，x 射线造影设备在介入性治疗中扮演着较为重要 的角色，未来的趋势也很可能继续如此“。 图1 5 冠状静脉血管造影术( c h r u r e n n e s ) 5 东南大学硕士学位论文 1 2 国际国内研究状况 心血管总体上呈现树状结构，血管壁呈线状。心血管的这些特点决定了它的分割方法有 其特殊性。根据“不连续性”和“相似性”两个准则【6 j ，把现有的适合心血管图像分割的技 术分成如下三类： 基于边界的分割技术 基于区域的分割技术 基于特定理论和工具的分割技术 1 2 1 基于边界的分割技术 基于边界的分割技术利用血管边界像素特性的不连续性，即边界像素特性要么与其一侧 的像素特性接近，而与另一侧的像素特性明显不同；要么与其两侧的像素特性均有明显区别。 若能以某种方法确定血管的边界，并规定边界的走向，边界的一侧为血管图像，另- - 0 t l 为背 景图像，这样便完成了分割。根据确定边界方法的不同，分为基于模型的方法和基于追踪的 方法两种。 基于模型的方法 在基于模型的方法中，对要分割的血管结构首先要给出明确的血管模型。根据给出模型 方法的不同，这种方法又可分活动轮廓模型( a c t i v ec o n t o u rm o d e l ) 和参数模型( p a r a m e t e r m o d e l ) 两类。 活动轮廓模型把物体的边界看成是一种在内力和外力作用下，不断发生形变而达到平衡 的过程，当内力和外力达到平衡时，就得到物体的边界。更一般的方法是通过能量最小法来 寻找边界，在边界处物体的能量最小。因为曲线的移动类似于蛇，所以又叫“蛇线”模型 ( s n a k e s ) 。一些研究者在传统活动轮廓模型的基础上，提出了一些改进的算法。k o o z e k a n a n i 等【”提出了一种改进蛇线模型的方法，该方法的内部力在使轮廓保持一定光滑度的基础上， 克服了传统模型的内部力使轮廓过度收缩的缺点。它的外部力结合了边缘和区域的信息。 r u e c k e r t 和b u r g e r i s 在m r 图像上进行血管分割时，在活动轮廓模型的基础上结合了随机 涨落技术。该算法首先假定时间连续的各帧图像的轮廓变化很小，在此假定的基础上，对第 一帧图像用模拟退火的方法寻求能量最小化来分割血管结构。后续的各帧图像用从第一帧中 分割出的血管轮廓作为初始值，使用快速随机涨落技术来实现分割。 参数模型方法用参数来表达待分割的血管模型，模型在一定的条件控制下形变，接近实 际的血管结构。在目前的模型中使用最多的是椭圆模型，血管由一系列相互重叠的椭圆曲线 组成。血管模型的参数根据血管图像估计给定。p e l l o t l 9 1 等在用改进的模拟退火算法从x 射 线血管造影图像中分割血管结构时，使用椭圆曲线模拟正常的血管和呈对称型的病变血管， 初始血管经形变来逼近实际的血管及分支，用改进的模拟退火算法来控制血管的形变过程。 该算法对于正常的和病变的血管都有较好的分割结果。 基于追踪的方法 基于追踪的方法由血管图像边界上的一个点出发，依次搜索并连接相邻边界点，从而逐 6 第一章绪论 步检测出整个血管边界。主要包括如下步骤：搜索起始点的确定，搜索机理的选取，搜索结 束的判定。根据算法的不同，搜索起始点可能有一个或者数个。搜索机理即在已发现的边界 点的基础上确定新的边界点，结合边界点相连信息进行连续追踪是一个简单易行的方法，而 且也较好地克服了噪声造成的边缘点之间的不连续性。基于追踪的方法的缺点在于它不是全 自动的，需要操作者给出初始点和结束条件。 p a r k 等【1 0 1 使用了一种改进的追踪方法，从d s a ( 数字减影血管造影) 图像上实现了细小 血管结构的分割。该方法使用最大似然估计法来寻找相邻边界像素，在分割前使用中值滤波 来提高图像的质量。 1 2 2 基于区域的分割技术 基于区域的分割技术利用同一物体的像素在某一特性上的相似性，将目标图像所占领的 区域提取出来。在基于区域的心血管分割算法中，应用较多的是区域生长法。 区域生长法根据图像中血管所占领区域内的性质，如灰度、纹理、色彩等，把血管所占 领的区域找出来。它有两个重要的准则：性质的相似性和空间的相邻性，假定空间上相邻、 性质上相似的像素属于同一物体。以灰度为例，在血管图像内部用某一准则找一个初选点p ， 从p 点出发按八邻域搜寻，设定一个值h ，凡是与p 点的灰度差不超过h 的点，都认为在 物体上。用此原则向四周搜索，直到找不到这样的点为止。另外，如果图像中物体和背景的 灰度分布成某种统计规律，则可以用统计的方法来判断某一像素是否应该生长，如用贝叶斯 统计公式。区域生长法是一种半自动的方法，它需要预先给出一个生长点和判断准则。优点 是操作简单，分割速度快；缺点是在图像的灰度发生突变或在有噪声的地方，分割出的血管 可能会出现小洞，因此，需要一定的后处理。 o b r i e n 和e z q u e r r a “1 用区域生长法从心血管造影图像中分割血管结构。在分割前，对 原始图像进行低通滤波。在分割出血管结构后，用气球测试法( b a l l o o n t e 由提取血管结构的 中心线。 s c h m i t t 掣”1 人在研究造影剂在x 射线血管造影中的扩散时，在区域分割技术的基础上， 结合阈值的方法，分割出了血管树结构，其阈值是用实验法获得的。 h a ox i a o h u i ”1 等人在从超声图像上分割心血管结构过程中，为克服噪声的影响，在传 统的区域生长法的基础上，提出并使用了“几何相似”的概念。为使分割结果与像素的处理 顺序无关，使用了竞争机率相等的准则。 1 2 3 基于特定理论和工具的分割技术 如前所述，图像分割至今为止尚无通用算法。所以，每当有新的理论和方法提出来，人 们就试着将其应用于图像分割，因而提出了许多结合一些特定理论和工具的分割算法。就心 血管图像的分割而言，主要有如下三种：基于数学形态学的分割算法，基于人工智能的分割 算法，基于神经网络的分割算法。 基于数学形态学的分割算法 基于数学形态学分割算法的基本思想是：利用具有一定形态的结构元素对图像进行基本 7 东南大学硕士学位论文 操作之后，再与原图相减。它利用图像的拓扑特性进行操作，利用集合论对图像进行非线性 变换。去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学的基本 运算有膨胀( d i l a t i o n ) 和腐蚀( e r o s i o n ) ，再通过它们的不同组合形成开( o p e n i n g ) 和闭 ( c l o s i n g ) i l 膨胀扩张图像，腐蚀收缩图像；开运算先腐蚀后膨胀，它能平滑图像的轮廓， 削弱狭窄的部分，去掉细的突出；闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开相反，闭运算先膨胀 后腐蚀，它融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞。填补轮廓上的缝隙。医学图像常用的处 理算法有头帽变换( t o p - h a tt r a n s f o r m a t i o n ) 和分水岭变换( w a t e r s h e dt r a n s f o r m a t i o n ) 1 1 5 l 。 刘党辉等i l q 人结合直方图阈值分割与数学形态学，从数码相机拍摄的图像中分割出角 膜新生血管。该方法首先采用灰度直方图进行分割，再用彩色信息进行分割，最后采用数学 形态学方法进行滤波。该算法计算简单，分割速度较快，但在分割过程中需要较多的人工干 预。 t a l e b a t l t i 等人采用了一种半自动的基于数学形态学的方法，从躲i 图像中分割出血管 结构。该方法首先利用形态学算子对图像进行非线性滤波，然后再确定血管的准确边界。 基于人工智能的分割算法 基于人工智能的方法利用已有知识引导分割过程和勾划血管结构。从不同成像设备采集 到的图像其特性是不同的，其中要用到各种成像技术的特性，如d s a 、m r i 、m r a 、c t 等。 在一些应用中，还要用到一般的血管模型。基于人工智能的分割方法其准确性很好，但是计 算的复杂度要比其他方法大得多。 s t a n s f i e l d t l a l 描述了一种基于规则的专家系统a n g y ，从数字减影血管造影中分割冠 状动脉。a n g y 主要包括三个步骤：( 1 ) 图像的滤波等预处理；( 2 ) 一般的图像处理过程； ( 3 ) 结合心血管解剖和病理的处理过程。 基于神经网络的分割算法 神经网络模拟生物体的学习过程，它由一系列模拟生物学习机理的节点或元素构成，网 络中的每个节点都能进行最基本的运算【l q 。神经网络在根本上是一种分类方法，之所以能 应用到图像分割中，是因为在网络的训练过程中能够使用其非线性来分割边界：能够进行学 习是它的另一个优点。如果选定物体尽可能多的特征，网络就可通过其可学习性在特征中分 类边界。其缺点是在每次网络中加入新的特征时，就需要对它重新进行训练：另一个缺点是 它的调试非常困难。神经网络是一些基本处理器，即节点的集合，每个节点有一系列输入， 经过基本运算得到惟一的输出。每个节点都分配了一个权重，输出是所有输入乘以权重的总 和。后传播算法是一个被广泛使用的学习算法，学习由训练数据集合决定，训练数据量的大 小决定了学习过程。还有一类神经网络，它是自教的，学习过程不取决于训练数据量，其中 最著名的是k o h o n e n 特征图形和k o h o n e n 自组织网络【2 0 1 。 s h i f f m a n t z q 等人结合神经网络和人工识别的方法从c t 血管造影中分割出血管结构。该 方法的第一步从整幅图像中分割出所有的结构，第二步依靠人工来标记血管结构，最后再将 人工标记的血管结构分割出来。 8 第一章绪论 1 3 论文内容组织结构 本文的主要内容是提取心血管造影图像中最明显的两种结构特征：中轴( c e n t e r l i n e ) 和边 缘( e d g e t 也可称为轮廓c o n t o u r ) 。这也是心血管图像分割的基础工作。围绕这个中心，论 文内容的组织结构如下： 第一章绪论。大致介绍了课题背景和研究意义，包括心脏和冠状血管网络的解剖结构和生 理功能，x - 射线血管造影术的含义和作用。综述了国际国内有关心血管图像分割的研究状况。 点明了论文内容的组织结构。 第二章基于二维几何矩的心血管中轴与边缘的提取。这一章详细介绍了该算法的原理与实 现，展示了初步提取的心血管造影图像的两个序列的中轴和边缘。从实验结果来看，心血管 的中轴比较令人满意。但是心血管的边缘却存在着一些不足，有待改进。 第三章b - s p l i n e 插值提高心血管边缘的平滑程度。第二章提取出的心血管边缘有的地方呈 锯齿状，不够平滑。针对这个缺陷，第三章比较深入地研究了b 样条插值理论与应用。通过 比较分析，我们选择了三次b 样条插值来改善心血管边缘的平滑程度，但是心血管边缘的精 确程度还是没有能够得到提高。 第四章b s p l i n es n a k e s 算法提高心血管边缘的精确程度。第二章提取出的心血管边缘有的 地方不够精确，拟合得不是很好。针对这个缺陷，第四章仔细全面地研究了b - s p l i n es n a k e s 算法的原理与应用。该算法不仅改善了心血管边缘的平滑程度，还进一步提高了心血管边缘 的精确程度，使其符合人的视觉效果，看起来显得柔和自然。此外，我们还研究了边缘控制 点的选取问题以及图像信息的选取问题。 第五章总结与展望。对前面工作的总结，指出工作中取得的成果，存在的不足，遇到的困 难等等。最后对以后的研究工作进行了展望。 其中，第二章、第三章和第四章是本文的主干部分。 9 东南大学硕士学位论文 图1 6 论文内容组织结构示意图 1 0 第一章绪论 第一章参考文献 【1 】徐智，郁道银，谢洪波，等心血管造影图像中的心血管提取叨中国生物医学工程学 报，2 0 0 3 ，2 2 0 ) ：6 - i l 【2 】冒非，罗立民，鲍旭东血管数字减影图像中的结构特征提取m 电子学报，1 9 9 5 ，2 3 ( 1 1 ) ： 6 0 6 4 【3 】c h e ns - yj ，c a r o l ljd “k i n e m a t i ca n dd e f o r m a t i o na n a l y s i so f 4 dc o r o n a r ya r t e r i a lt r e e s r e c o n s t r u c t e df r o m c i n ea n g i o g r a m s i e e et r a n s a c t i o no nm e d i c a li m a n g , 2 0 0 3 ，2 2 ( 6 ) ： 7 2 4 - 7 4 0 【4 】c o a t r i e u xj - l ，g a r r e a um ，c o l l o r e cr e ta 1 c o m p u t e rv i s i o na p p r o a c h e sf o rt h et h r e e d i m e n s i o n a lr e c o n s t r u c t i o no fc o r o n a r ya r i e s ：r e v i e wa n dp r o s p e c t s ”c r i t i c a lr e v i e w si n b i o m e d i c a l e n g i n e e r i n g , 1 9 9 4 ，2 2 ( 1 ) ：1 - 3 8 【5 】辜嘉基于计算机视觉技术的心血管图像建模与分析【d 】：【博士学位论文】南京：东南 大学生物医学工程系，2 0 0 5 f 6 】罗渝兰，等图像分割在生物医学工程中的应用计算机应用，2 0 0 2 ，2 2 ( 8 ) ：2 0 【7 】k o n z e k a n a n id ，b o y e rkr o b e r t sc r o b u s ts n a k em o d e l ”p r o co f t h ei e e ec o n f 鲫c v e r , 2 0 0 0 ( 1 ) ：4 5 2 【8 】r u e e k e r td b u r g e rp c o n t o u rf i t t i n gu s i n gs t o c h a s t i ca n dp r o b a b i l i s t i cr e l a x a t i o nf o rc i n e m r i m a g e s ”c o m p u t e r a s s i s t e d r a d i o l o g y , 1 9 9 5 ，1 3 7 【9 】p e l l o tc ，h e r m e n ta ，s i g e l l em a3 dr e c o n s t r u c t i o no fv a s c u l a rs t r u c t u r e sf r o mt w ox - r a y a n g i o g r a m su s i n ga na d a p t e ds i m u l a t e da n n e a l i n ga l g o r i t h m ii e e et a n so i lm e dl i n g , 1 9 9 4 ， 1 3 - 4 8 【1 0 】p a r ks ，l e ej ，k o oj e ta 1 a d a p t i v et r a c k i n ga l g o r i t h mb a s e do nd i r e c t i o nf i e l du s i n gm l e s t i m a t i o ni na n g i o g r a m 1 e e ec o n f e r e n c eo ns p e e c ha n di m a g et e c h n o l o g i e s f o rc o m p u t i n g a n dt e l e c o m m u n i c a t i o n s ，1 9 9 7 ( 2 ) ：6 7 1 【1 l 】o b r i e njf ，e z q u a r r anf a u t o m a t e ds e g m e n t a t i o no fc o r o n a r yv e s s e l si na n g i o g r a p h i c i m a g es e q u e n c e su t i l i z i n gt e m p o r a l ，s p a t i a l ，s t r u c t u r a lc o n s t r a i n t s ”p r o cs p i ec o n f v i s u a l i z a t i o n 加b i o m e dc o m p u t i n g , 1 9 9 4 【1 2 】s c h m i t th ，g r a s sm ，r a s c h ev ，e ta l a nx - r a yb a s e dm e t h o df o rt 1 1 ed e t e r m i n a t i o no f t h e c o n t r a s ta g e n tp r o p a g a t i o ni n3 2 dv e s s e ls 1 r 1 c t l l r e s i e e et r a n s o nm e d i m g , 1 9 9 6 ( 1 5 ) ：3 7 7 【1 3 】h a nx i a n h u i ，b m e ec ，p i s l a mc ，e ta l “an o v e lr e g i o ng r o w i n gm e t h o df o rs e g m e n t i n g u l t r a s o u n di m a g e s ”i e eu l t r a s o n i c ss y m p o s i u m ，2 0 0 0 ( 2 ) ：1 7 1 7 1 7 2 0 【1 4 】马义得，戴若兰，李廉，等生物细胞图像分割技术的进展生物医学工程学杂志，2 0 0 2 ， 1 9 ( 3 ) ：4 8 7 【1 5 】s o n k am h l a v a ci lb o y l ev i m a g ep r o c e s s i n g , a n a l y s i sa n dm a c h i n ev i s i o n m p w s p u b l i s h i n g ，1 9 9 9 【1 6 】刘党辉，沈兰荪，王兴伟一种角膜新生血管图像论的分割方法计算机工程与设计， 2 0 0 2 ，2 3 0 ；当0 在二、四象限时。0 o 0 0 4 t hq u a d r a n t 1 s tq u a d r a n t o 0 图2 4 实际图像中，角度与象限之间的关系 2 2 3 2 灰度值( i n t e n s i t y ) 的估算 在整幅图像中，心血管的灰度值i ，和背景的灰度值i - 不是恒定值( c o n s t a n t ) ，因为心 血管造影过程中不可避免地会有人为干扰( a r t i f a c t ) 和非平稳( n o n - s t a t i o n 捌t y ) 因素。 心血管的灰度值( i n t r a v a s c u l a r i n t e n s i t y ) i ，的估算：在圆形模板内，径向量( d i r