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随着医学技术的发展,腔内修复术(endovascular aneurysm repair,EVAR)因其微创性、安全性以及快捷性成为近年来治疗腹主动脉瘤(abdominal aortic aneurysm,AAA)的首选。EVAR术中所用支架的直径是根据CT图像对瘤颈、瘤体及髂动脉的直径测量而确定的。为了克服人工选型的主观性,使支架选型更为客观合理,本文设计了一款基于形态学的AAA测量分析系统,可自动提取瘤颈层图像并对其进行处理、分割与测量分析。系统可分为五部分:图像去噪、瘤颈层选取、图像增强、瘤颈动脉分割和实验测量分析。CT图像的采集过程中产生的噪声不利于图像的分析,根据图像生成过程的噪声类型,本文提出一种小波阈值结合中值滤波的改进型去噪方法,可较全面的去除图像噪声,并较好的保留图像的高频信息。肾动脉开口层位置的判断是以医学先验知识为系统参数,并以细化作为形状描述子描述判断主体。图像边缘因去噪而产生的模糊无法避免,因此本文提出一种改进型的形态学图像增强方法来增强图像目标区域的边缘信息。采用强制极小值法获取图像的内部标记(即目标区域),并将其作为掩膜修正原形态学梯度图像。设置灰度值对修正后图像的背景区域进行抑制,最后提取修正后图像的高频信息进行图像增强。内部标记修正的形态学梯度可以有效抑制极大值的扩展,因此将其与分水岭分割相结合以进行图像分割,并对分割得到的动脉血管进行短轴测量并分析。本研究实验在Windows平台运用Matlab R2009b编程实现,采用福州市某医院血管外科提供的腹主动脉瘤病例图像作为研究病例。本文中改进型增强方法克服了 一般的图像增强易产生边缘扩张的缺点,将其与改进型去噪方法配合运用不但能有效去除大部分噪声,同时增强了目标区域边缘。通过计算图像质量评价参数PSNR、SNR与DSM对处理后的图像进行评价,数据显示图像的去噪与增强效果优于其他图像处理方法;细化形状描述子对肾动脉开口层位置的正确判断率达到89.2%,具有一定的实际意义。该测量分析系统对图像动脉的分割与金标准高度近似,结合计算机系统的可靠性与客观性,本应用研究可很好的运用于辅助支架选型,降低人为主观因素产生的失误。