三維超聲圖像中頸動脈血管壁的分割方法.pdf

1、動脈粥樣硬化(atherosclerosis)是心血管疾病的一個主要成因,導(dǎo)致全球每年多人死亡。動脈粥樣硬化在頸動脈,尤其是在頸動脈分岔處(bifurcation)很容易發(fā)生,這也使其成為近年來研究的熱點。頸動脈粥樣硬化始于血管壁增厚,然后產(chǎn)生斑塊;斑塊的累積導(dǎo)致頸動脈血管逐漸狹窄,造成栓塞,使斑塊分裂并隨血流進入人體腦部,并使人出現(xiàn)中風(fēng)等突發(fā)性疾病。因此,對頸動脈粥樣硬化進行早期檢測,對防止突然性死亡具有重要意義。
　　醫(yī)學(xué)圖像

2、處理,包括圖像分割(image segmentation)在內(nèi),是對粥樣硬化進行早期檢測的重要手段,尤其在用超聲成像監(jiān)控粥樣硬化病變情況時,非常需要一種自動或半自動的頸動脈分割方法來幫助醫(yī)生對粥樣硬化進行輔助診斷或治療。然而,超聲圖像分割存在很多困難,容易受超聲圖像的斑點噪聲、偽影及弱邊界等因素影響,導(dǎo)致分割失敗。設(shè)計魯棒性好的超聲圖像分割方法應(yīng)綜合考慮上述難點。
　　為解決上述問題,本文提出一種全新的方法,對頸動脈中外膜邊界(M

3、AB,media-adventitia boundary)和血管腔-內(nèi)膜邊界(LIB,lumen-intima boundary)進行分割。本文采用一種分割—跟蹤—分割的框架,其中分割過程采用水平集方法(level set method),將多種不同信息融入到能量項中,并不斷演化計算得到準確的分割結(jié)果;跟蹤(tracking)過程利用相鄰幀間組織灰度分布相似的特點,能夠很方便地利用上一幀分割的輪廓對當前幀上的輪廓進行預(yù)測跟蹤,并啟動當前