【摘 要】
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冠状动脉各解剖节段的准确识别对于心血管类疾病的诊断是非常重要的。目前的计算机辅助诊断系统通常不考虑报告冠状动脉疾病的病理位置,这就需要放射科医生手动进行相关检查和报告病变区域。实现冠状动脉的自动分段标记,将提高医生疾病诊断的效率,也有利于计算机辅助诊断技术的进一步发展。冠状动脉分段标记主要存在的问题是个体间的差异性大。很多现有的冠状动脉的自动分段方法存在识别的分支数量较少、侧支准确率较低、网络结构
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冠状动脉各解剖节段的准确识别对于心血管类疾病的诊断是非常重要的。目前的计算机辅助诊断系统通常不考虑报告冠状动脉疾病的病理位置,这就需要放射科医生手动进行相关检查和报告病变区域。实现冠状动脉的自动分段标记,将提高医生疾病诊断的效率,也有利于计算机辅助诊断技术的进一步发展。冠状动脉分段标记主要存在的问题是个体间的差异性大。很多现有的冠状动脉的自动分段方法存在识别的分支数量较少、侧支准确率较低、网络结构复杂以及网络模型预测时间较长等问题。针对这些问题,提出了一种基于图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks,GCN）实现冠状动脉分段标记的算法。首先,提出了基于冠脉中心线的图结构数据集构造方法。设计了中心线的自动分段算法,在从血管掩模提取了中心线树后,应用自动分段算法获取中心线上的各个节段,将其视为图上的节点;并利用血管之间的关系,构建节段-节段的边,构造出图卷积神经网络能够学习的数据集。其次,提出了GCN的改进模型,称为IIA-GCN模型,其中IIA分别表示网络引入的初始残差连接（Initial Residual,IR）、恒等映射（Identity Mapping,IM）和图注意力机制（Graph Attention Mechanism,GAM）。针对GCN存在的模型较浅、拟合冠脉图节点能力不强、以及对图结构的变化适应较差的问题,引入初始残差连接和恒等映射机制加深网络层数,缓解网络退化的问题,增强网络的特征传播和特征表达能力;引入图注意力机制,有区分地聚合邻接节点的特征信息,改变原始的依赖图结构聚合节点特征的方式,对图结构的变化具有更好的适应能力。使用人工标注的81套冠状动脉血管造影数据,转化为图结构数据集进行训练和测试。实验结果标明,IIA-GCN模型相较于其他基础的GCN模型,在主支上的标记结果非常接近金标准,在大部分侧支上的准确率也有提升,验证了网络模型在小样本冠状动脉数据集上完成分段标记的可行性和鲁棒性。
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