论文摘要
造影图像在临床疾病诊断和基于图像引导的计算机辅助手术治疗等领域中有很多重要的作用。针对血管造影图像的分析和应用是现代医学数字图像研究的一个重要方向。随着人类生活水平的提高和预期寿命的延长,心脑血管疾病（cardiovascular disease,CVD）成为人类的头号死因,流行病学与临床研究表明人体外围动脉阻塞增加了心脑血管病变和死亡的危险,对心脑血管疾病的早期定量诊断和风险评估对延长人类预期寿命,提高人类的生活质量,起着非常关键的作用。X射线血管造影对于诊断和治疗心血管的各种疾病具有重要的价值。本文对血管造影图像的量化分析和主要应用进行了研究。X射线血管造影（X-Ray Angiogram,XRA）是通过造影剂显示血管的一种方法。它是一种介入式血管疾病诊断与治疗工具,其成像的基本原理是利用注入血管的造影剂来表现血管特性,并根据造影产生的差异来对血管进行分析。目前比较普遍的应用集中在脑部和心脏冠状动脉,特别是在心脏部位,其主要临床应用方向包括针对循环系统及各器官血管性病变以及肿瘤性病变供血血管的诊断,数字减影（DSA）引导下的介入手术治疗和基于三维重建图像引导的计算机辅助手术治疗等等。它的意义在于可以在给疾病定性的同时,还可以给以后外科治疗提供详细的血管解剖图像。更有意义的是对于相当一部分疾病,在通过血管造影明确诊断的同时进行介入性治疗。在这些应用的基础上,随着现代医学和计算机信息学的发展,血管造影图像的临床应用也在不断扩展和深化,基于血管造影图像精确量化分析基础上的计算机辅助诊断（CAD）和基于量化特征为主要内容的基于内容的医学血管造影图像检索（Content Based ImageRetrieval,CBIR）目前已经成为医学图像分析和应用研究的热点之一。从造影图像中准确分割出血管树、对血管重要参数（如血管中心线及其分支的位置、长度、逐点宽度、曲率等）进行精确的量化描述,是进行可视化三维血管结构重建及心脑血管诊断和治疗的重要前提,也是进行辅助诊断和医学血管造影图像内容检索的重要保障。鉴于血管具有复杂的形态结构,以及在成像环境中存在的噪声、造影剂衰减和分布不均匀等复杂情况,它的造影图像中经常存在血管目标模糊和局部形态特异性等各种问题,造成无法对目标对象进行准确的分割和量化测量。当前的许多经典算法对此都未能具备较高的自动化性和鲁棒性。本文针对这些问题,在随机、模糊、优化等理论框架下对血管造影图像的结构特点进行了颇有成效的实验研究,提出了基于跟踪的血管提取模型,提出了血管中心线和宽度测量新方法。以此实现了一种新的血管自动分割与测量技术,较好地完成了对血管的准确分割和精确的量化描述。在此基础上从临床应用的需要出发,结合前面的研究成果,针对XRA图像的三维血管可视化重建和基于内容的医学图像检索两种主要的实际应用进行了初步探索,建立了两个具有实际价值的应用模型。主要工作包括:（一）提出了一种基于相似性测度和似然模型的血管造影图像分割新方法。从造影图像中准确地分割出血管树是后续三维可视化和图像检索等研究的重要基础,该工作涉及到血管分割和血管局部和全局结构的识别。经典的基于跟踪的方法主要思路是利用一个局部算子或函数作用于血管上某一点,通过构造不同的跟踪算法进行跟踪,如利用边缘连接信息引导跟踪、利用中轴线连续性跟踪、利用搜索方向和收缩范围等图像特征跟踪等。这些跟踪方法主要的不足在于由于缺少正则化局部条件和局部测度,导致血管跟踪时很容易受环境噪声和弯曲程度等的影响。Shrijver通过构造了圆周轮廓函数来解决这一问题,但是其血管相似性函数并不具备正则化的高斯分布形式,且无法满足血管转弯过大的情况,在分支点判断方面,仅通过圆周测度观察分支点的局部极值,并没有考虑到分支点处更为复杂的血管形态:如交叉、卷曲、折叠等造成的伪分支情况,因此准确性也是有限的。为提高血管段跟踪的鲁棒性,Park提出了基于血管边缘轮廓的极大似然概率函数,该函数迫使跟踪器采样是选择双边缘中心线上的点,然而Park并未给出血管节点判别情况,如血管分支。针对经典的基于跟踪的一类方法的以上不足,通过比较现有各种血管分割方法,提出了集特征提取、知识引导、相似性测度、概率跟踪于一体的新的血管结构识别算法,给出了新的血管特征提取算法。提出了一种鲁棒的最大似然血管跟踪模型,该模型建立在多种局部相似性测度和智能知识引导的基础上,能够精确估计出血管轴线并正确判断分支点位置。（二）提出了一种测量血管中心线和宽度的新方法。血管参数（中心线和直径）测量面临着如下挑战:（1）血管网络从外围动脉顶部到末端、从大动脉到胫骨和肋骨动脉,呈现复杂的空间形态;（2）由于造影剂的分布不均、衰减、曝光不均等复杂情况导致造影图像血管目标和背景反差极小;（3）血管直径由几十象素单位变化到4～5个象素单位,很难准确清晰地提取局部和全局血管结构;（4）部分容积效应也严重影响着估计的精度。传统的基于CSP的方法经常由于血管轮廓不易定位、血管目标较弱、边缘提取很粗糙而失败。James Lowell等针对此提出一种高斯和高斯微分的二维轮廓模型,用来优化迭代逼近血管目标,其血管宽度的计算精度达到子象素级。Lowell的不足正像他承认的一样:不能很好地作用于血管节点（分支和重叠点）。因此,如果能够有效增强血管目标并提取出目标方向特征,则CSP方法具有很大的挖掘潜力。鉴于上述情况,本文将提出一种鲁棒的基于截面梯度轮廓（CSP）的血管参数测量新方法,解决经典方法存在的缺陷。该方法的主要特点是:首先,利用Gabor方向滤波器增强造影图像中的血管目标、压制图像背景噪声,并获取图像中血管目标的方向场;其次,提取血管骨架,通过细化处理后,获得分布在血管区域内部的初始轴线;最后,利用边缘梯度算子和血管方向场计算并获取垂直于血管方向的血管截面轮廓,从而测量血管参数。该算法采用了统计均值和亮度控制的搜索技术,可以精确提取血管重要参数的量化描述,解决了经典方法不提供血管宽度,以及无法测量节点（交叉、分支）处血管中心线等缺陷。由于该算法还能够估计血管节点处的血管参数,因此不失为一种血管参数测量的整体解决方案。（三）提出了一种三维血管重建的思路目前国内针对血管可视化方面的研究主要体现在基于模型匹配的血管提取、基于分叉模型的三维重建、基于目标引导的三维重建、基于参数化弹性模型的重建、样条运动估计等等方面。可以了解到目前国内针对血管XRA图像的3D重建的研究成果主要还是停留在XRA重建和仿真阶段,与临床实践还存在一定的距离。从国外现状来看,基于X射线造影图像的血管树的三维重建技术正成为研究的热点,国外的研究主要针对临床采集的真实数据,并面向解决实际问题,其发展趋势由早期的参数化、模型匹配、先验知识引导、局部统计优化等等方法发展为近年来以统计优化建模、人工智能、模式识别等为主的方法,并更加注重采用参数法和统计法相结合的思路。本文从DSA造影设备的成像原理出发,详细分析了两幅单平面造影图像的血管三维重建所涉及的一些关键性技术,包括DSA系统设备的标定、血管骨架的分割、特征点的识别和匹配、血管空间点的重建和血管段的拟合、血管的截面的描述与血管树的三维显示技术等等。本文还对DSA血管三维重建技术的一些难点进行了详细的分析和讨论。本文从应用的角度出发,在血管分析与量化描述的研究成果基础上,提出三维血管重建的主要思路,在该思路下将血管跟踪与多平面造影图像重建结合起来,从而可以解决全自动真三维重建的难题。在此基础上探索建立了一套有临床价值的应用模型,可以很好地为医学临床诊断和治疗提供一些可滋借鉴的方法和工具。（四）提出了一种医学图像内容检索的应用模型基于内容的图像检索（Content Based Image Retrieval,CBIR）是目前图像分析的一个广泛关注的热点课题,在各个应用领域都有不同的应用和研究。但是在医学领域的研究还处于起步阶段,这一方面是由于医学图像具有其自身独特的特点,如图像之间的相似度较高、空间和灰度分辨率高、信息量大等;另一方面也是由于医学图像的成像原理、解剖部位特征和临床应用需要的复杂性。当前针对医学图像内容检索的主要研究集中在特征选取算法,降低维数提高有效性以及建立判定准则等方面。图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术的基础,本文分析了通用图像检索的原理和各种算法,结合医学图像的共性特征,在通用图像检索模型基础上建立了一个多特征综合医学图像检索模型。采用分形维数FD、颜色矩、循环Moran自相关、灰度共生矩阵GLCM、Gabor纹理、空间灰度差共生矩阵SGLD等几组颜色和纹理特征组合作为特征选择和特征提取的依据,有效地降低了维数,提高了检索速度和检索准确度。该模型可以有效地集成到PACS系统中,为医学图像的管理检索和建立在PACS系统平台上的更多图像内容方面的应用奠定基础。造影图像量化分析的结果作为血管造影类图像内容检索所需要的特征具有典型性。精确的量化结果,包括血管中心线、宽度和直径、末梢节点、分段血管长度、半径和方向、分支和交叉的位置等各种量化参数,不但可以作为建立针对血管造影这一类医学图像的更加有效的检索模型和检索应用的特征选择,以此为基础建立更高层次上的基于语义的检索模型,是更有价值和意义的研究课题,本文对此也进行了探讨。本文针对血管造影图像的量化分析和应用研究做了有意义的尝试,通过大量的实验验证了所提出方案和算法的有效性,并从应用角度出发,尝试建立满足实际临床需要的应用模型,达到理论研究与实际应用相结合,医工结合的目的,为最终针对临床的医学图像分析处理和检索系统打下了研究基础。
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标签：血管造影图像分割论文; 相似性测度论文; 似然模型论文; 量化分析论文; 图像检索论文;