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冠心病(CHD)是严重危害世界及国人健康的重大疾病。目前患者如果被诊断为CHD,冠状动脉造影(CAG)和血管内超声(IVUS)是最常用于诊断和治疗CHD的方式。其中,CAG作为目前冠心病诊断的“金标准”,可以明确冠状动脉有无狭窄、狭窄的部位及程度等,IVUS是利用心导管将超声探头导入血管腔内进行探测,可以得到血管的腔面积、壁厚和血管的斑块等微细解剖信息。但是CAG无法提供血管壁的结构信息和病变程度。由于目前导管技术的限制,IVUS超声导管还不能顺利通过严重病变的部位,通过IVUS也无法获得病变所在冠状动脉的空间位置。因此,基于以上两者的特点,本文将IVUS图像与CAG图像融合重建三维血管模型,以更准确的显示血管详细信息,主要研究内容包括:1.图像的预处理。针对CAG图像,本文采用LoG算子结合人工标记的方法进行提取图像的血管边缘,采用基于Hessian矩阵性质的方法提取血管中心线;对IVUS图像的内外膜分割,首先采用非线性扩散的方法进行预处理,然后根据IVUS图像的灰度和血管边界形状信息,对IVUS外膜的边界采取基于区域增长的优化算法进行提取,并且在提取外膜边界的基础上,利用最大类间方差阈值选择法提取出血管内膜的边界。2.血管三维中心线的重建。提出了利用造影平面中的血管几何对应关系求得血管三维中心线上点的坐标,利用B样条曲线拟合血管三维中心线得到光滑曲线,并通过实验结果证实了本方法的有效性。3.IVUS图像序列在血管三维中心线的定位和定向计算。提出了定位计算算法,将提取好内外膜边界的IVUS图像序列根据最佳垂平面法沿血管三维中心线等距离垂直放置,完成图像定位;提出了定向计算算法,是通过对IVUS每一帧图像不断地按一定角度旋转并反投影到两个冠状动脉造影平面计算误差,当两个造影平面对应当前IVUS图像的反投影的误差和最小时,该旋转角度即是IVUS图像的最佳定向角度,并通过实验结果证实了本方法的有效性。本文通过血管三维中心线的重建实验以及IVUS与血管三维中心线的融合实验,验证了论文中提出的融合CAG图像和IVUS图像获得血管三维模型方法的准确性,这对于辅助临床诊断治疗CHD具有很好的研究价值和实际意义。