基于CT图像的肝脏门静脉分割方法研究

摘要

随着医学成像技术的快速发展，肝脏血管的成像与分析已经成为肝脏疾病临床检查、诊断、手术导航过程中的一个常规检查手段。对肝脏血管图像的快速、准确地分割不仅能够实现对肝脏血管结构进行几何、物理、统计等参数的统计，也为医生的诊断和治疗提供依据，便于医生及时准确地制定治疗方案。
　　与传统的半自动血管分割方法不同，通过自动门静脉主干定位方法来提取门静脉主干区域，然后基于主干区域进行3D区域生长进行血管分割，克服了一些传统血管分割方法中需要人工干预、无法实现自动分割的缺点。
　　全自动肝脏门静脉分割方法主要分为CT数据预处理、血管增强、门静脉分割三个阶段。在CT数据预处理阶段，首先利用各向异性平滑方法对CT数据进行噪声平滑并保护血管边缘,对CT数据进行骨骼去除，去除骨骼的区域干扰，这一阶段主要为了减少成像质量、噪声等对分割效果的影响。在经过预处理后，又引入多尺度Hessian血管增强滤波对体数据中的血管进行检测和增强，在即削弱噪声的同时凸显体数据中的三维管状结构。最后在门静脉分割阶段，首先引入了一种全自动脊椎定位方法，利用脊椎的解剖学先验知识和筛选策略定位脊椎位置，并在脊椎位置的基础上进行门静脉主干定位，实现了种子点确定的全自动化，然后在种子点上进行三维区域生长，实现门静脉血管树的初步提取，最后在初步提取的基础上进行血管修补，使分割结果更加准确。
　　不同的腹部CT序列图像的测试结果证明了方法的有效性，实验表明以上的分割方法能够自动、准确、有效地有效提取门静脉血管树。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

1 绪论

1.1 课题背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容与组织结构

2 门静脉分割算法总体设计

2.1 概述

2.2 整体设计

2.3 本章小结

3 CT数据预处理

3.1 概述

3.2 图像平滑

3.5 骨骼去除

3.6 本章小结

4 肝脏门静脉分割

4.1 概述

4.2 血管增强

4.3 门静脉主干提取

4.4 门静脉分割

4.5 血管修补

4.6 本章小结

5 实验结果

5.1 实验数据

5.2 参数设置

5.3 实验对比

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 展望

致谢

参考文献