一种从X射线血管造影图像中自动分割冠状动脉的新方法

摘要：

针对X射线造影(XRA)图像的分割, 首先分析了血管图像的基本特征和先验知识, 提出血管结构的多特征模糊识别(MFFR)算法; 然后提出基于先验知识引导的概率跟踪算子(PTO), 该算子能够迅速地跟踪动脉血管树, 并能够跨过因干扰或预处理导致的血管局部消弱和断裂区域. 另外, 跟踪过程中同步地进行了血管中心线和宽度的精确测量. 为正确评价该方法, 分别利用真实造影图像和二维仿真动脉树进行实验评估, 结果表明该方法较传统方法高效, 一次选定跟踪的起点, 平均92.7%的可见血管段或分支可以自动提取出来, 结构识别正确率平均达到90.0%.

关键词：冠状动脉造影、血管跟踪、血管结构判别、概率跟踪模型

所属期刊栏目：37

分类号：R4(临床医学)

资助基金：国家重点基础研究发展规划973计划2003CB716101;国家自然科学基金60772120;国家自然科学基金重点项目30730036

在线出版日期：2008-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1531-1543