冠脉造影图像是诊断冠脉疾病的“金标准”,定量分析冠脉病变的位置、程度及类型是准确评估冠脉疾病严重程度的关键,对于临床治疗决策有着重要的意义。病变位置的准确定位,需要明确病变在冠脉血管树分支结构中的具体位置,而冠脉病变程度需准确测量血管树分支结构的直径,目前自动获取冠脉分支结构及直径测量方法的研究尚不充分。本文采用图像分割方法自动识别冠脉树的结构,将其按分叉结构分段,并计算直径。主要研究内容如下:(1)冠脉造影图像的预处理。首先,针对冠脉造影图像噪声高、对比度低等问题,采用噪声自适应模糊开关中值滤波(NAFSM)去除图像中的椒盐噪声,通过对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)增强图像对比度。然后,针对冠脉树结构具有复杂、细小血管多等特点,分析Hessian矩阵特征,采用基于Hessian矩阵的多尺度线性增强方法突出血管结构,抑制非血管结构。(2)冠脉树结构的提取及血管的自动分段。首先,利用基于窄带水平集的方法对冠脉结构进行迭代演化,分割冠脉轮廓。然后,基于Hessian矩阵的特征分析,检测种子点及初始跟踪方向,采用自适应跟踪的方法追踪完整冠脉骨架,提取分叉点及端点等血管结构。最后,根据冠脉分叉结构特征,识别血管树主干及其分支,并进行血管分段。(3)血管直径及狭窄程度的测量。首先,为优化任意血管横截面的直径测量结果,提出基于交互设计的直径测量方法,根据冠脉骨架与轮廓等结构特征测量目标血管横截面的直径。然后,根据冠脉骨架方向,结合血管轮廓特征及血管分段信息,计算血管段的平均直径与最小直径,并根据狭窄评价指标评估血管段狭窄程度。(4)在MATLAB环境下开发一套冠脉造影图像处理系统,包括用户登录、患者数据读取以及冠脉造影图像的处理与分析等三个功能模块,其中图像处理模块实现图像预处理,冠脉结构识别,血管直径测量,及狭窄程度评估等功能。研究结果表明:1.预处理操作能够抑制冠脉造影图像的噪声,增强血管结构。2.冠脉骨架、轮廓、分叉点、端点等冠脉结构能够准确识别出来,并根据冠脉结构对血管进行自动分段。3.基于交互设计,能够测量任意血管横截面的直径,并合理评估目标血管段的狭窄程度。4.开发一套冠脉造影图像处理系统,实现图像预处理,冠脉结构识别,血管分段,血管直径测量,及狭窄程度评估等功能。论文实现了骨架、轮廓、分叉点和端点等冠脉结构的自动识别,血管的分段,血管直径的测量,及狭窄程度的评估,血管分段的实现可以准确定位标准冠脉结构,直径测量及狭窄评估的实现可以定量分析冠脉病变程度,进而对冠脉整体的病变严重程度进行评价,对手术决策有意义。