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心脑血管疾病是一种严重威胁人类的常见病,具有高患病率、高致残率和高死亡率的特点。脑动静脉畸形团(Arteriovenous Malformation,AVM)是一种严重的脑血管病变,磁共振血管造影(Magnetic Resonance Angiography,MRA)是AVM诊断普遍使用的标准成像方法。AVM的病理特征是动静脉之间没有通过毛细血管相连,而是通过一团直径大小和血管壁薄厚不均匀的异常血管团相连,其血管缺乏弹力层及肌层,易破裂出血并导致生命危险。目前AVM诊断治疗方面存在诸多挑战,主要可以归纳为1)理论方法研究方面:完整和有效的AVM结构分析方法非常罕见,若干传统方法依赖大量人工初始标记和经验操作,准确率较低,原因在于这些方法将畸形团的形态假设为紧密的球型结构,无法精确表达稀疏血管的畸形团的形态。2)临床诊疗技术研发方面:脑动静脉畸形介入诊疗的效果与病灶解剖结构知识和介入路径规划的准确性密切相关,现有MRA成像方式无法直接用于术中血管介入操作的视觉跟踪,迫切需要畸形团复杂结构的三维可视化来帮助医生了解病人血管结构和周边组织进而实现介入手术规划。针对上述理论和临床中存在的问题,本文主要有两点创新:理论研究方面,提出了一种基于图论的血管定义及其分割方法,对于AVM定位起到重要作用,可以根据所提取的脑血管拓扑关系自动孤立畸形团病灶并判断供血动脉和引流静脉,对畸形团的病理结构的分析有助于优化手术计划并制定介入路径。诊疗技术方面,我们设计开发了AVM介入手术可视化系统,不仅可以融合显示3D血管管腔和中心线,还能计算介入路径的长度、病灶和介入位置等信息,并将术中采集到的导丝尖端位置通过配准算法映射到图像空间,便于医生了解介入手术过程中导丝尖端位置,规避错误分支。本文主要贡献如下:1.基于马尔可夫随机场理论和概率混合模型,从磁共振血管造影图像中分割出脑血管结构,进而利用骨架化算法生成血管初始中心线,并基于Graph理论构建了由顶点和边组成的血管拓扑图。2.提出了一种基于权重的广度优先搜索方法。该方法从血管骨架化结果生成血管树,并构造了一条从颈动脉根点通过供血动脉到达病灶再到引流静脉的拓扑路径,进而实现了AVM自动检测提取,根据生成树中连接病灶的路径的先后顺序分别分割出供血动脉、引流静脉。3.设计开发了AVM介入手术可视化系统,通过3D血管模型和不同中心线分支的结合展示,可以非常形象具体地了解介入路径的长度及关键位置等信息。将NDI Aurora电磁跟踪系统实时采集到的导丝尖端传感器位置通过配准算法映射到图像空间,显示在软件平台上,结合术前介入手术计划路径实现实时血管漫游,便于医生了解术中导丝尖端位置,规避错误分支。总而言之,我们综合分析了AVM分割和可视化方面存在的问题,从算法和系统两个方面提出创新,病灶解剖结构的知识和介入路径规划的准确性有助于提高脑动静脉畸形介入诊疗效果。我们使用临床数据和体模数据进行测试,证明了本文提出的算法和现存的方法相比较,能自动且更加准确的提取AVM结构,制定手术计划,并且实现了实时血管内漫游,有助于结合血管外和血管内的组织结构进行综合介入诊断和辅助治疗。