【摘 要】
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由冠状动脉粥样硬化引发的冠心病是导致人类死亡的首要病因,对冠状动脉粥样硬化性心脏病的早发现、早干预、早治疗具有重大的临床意义。血管内光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography,简称OCT）是一种基于光学干涉测量的血管内层析成像技术,被广泛应用于冠状动脉粥样硬化评价,有助于提高心血管疾病的预防与治疗效果。本课题主要内容完成的工作包括:（1）依据OCT成像机理,分析血管
【基金项目】
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国家自然科学基金（国家重大科研仪器研制项目）（No.81827806）；
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由冠状动脉粥样硬化引发的冠心病是导致人类死亡的首要病因,对冠状动脉粥样硬化性心脏病的早发现、早干预、早治疗具有重大的临床意义。血管内光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography,简称OCT）是一种基于光学干涉测量的血管内层析成像技术,被广泛应用于冠状动脉粥样硬化评价,有助于提高心血管疾病的预防与治疗效果。本课题主要内容完成的工作包括:（1）依据OCT成像机理,分析血管内OCT图像中噪声特点,讨论不同滤波方法性能,选择最优的滤波方案,抑制图像噪声对后续量化分析的干扰。同时,进一步分析血管内OCT图像中管鞘和导丝伪影的图像特征,提出两级管鞘去除算法和基于灰度加权的导丝去除算法,实现图像管鞘和导丝伪影有效去除。（2）针对血管内OCT图像管腔边界分割问题,分析图像特征,采用极坐标图像分割的一维主动轮廓模型,并对初始轮廓曲线和图像力的选取问题进行讨论。最后,基于临床数据分析管腔边界分割性能,计算Jaccard系数、Dice系数、曲线平均距离和分割时间等指标,完成分割结果的量化评价,验证了方法的有效性。（3）针对血管内OCT图像中支架检测问题,提出基于灰度累加图和聚类分析的支架检测方法。在灰度累加图分析的基础上,依据血管内OCT图像中支架的形态学特征,提取感兴趣区域,并使用聚类算法确定支架所在位置,进而使用区域生长算法在局部区域内实现支架检测。基于临床数据分析支架检测的性能,将算法结果与人工标注结果进行对比,证明算法有效性。最后,依据管腔边界分割的结果,对支架贴壁情况进行判别,并实现管腔与支架的三维图像可视化。
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