基于血管內(nèi)超聲影像的血管彈性分析方法的研究.pdf

1、動脈血管壁彈性功能是反映人體血管系統(tǒng)好壞的重要指標，分析血管壁彈性對早期識別易損斑塊、防治心血管疾病具有重要意義。血管內(nèi)超聲（intravascularultrasound，IVUS）成像可以顯示血管內(nèi)腔、管壁和粥樣斑塊的組織形態(tài)學特征以及斑塊的病理組成，它比只能提供動脈長軸影像的冠狀動脈造影成像更容易發(fā)現(xiàn)血管的早期病變。目前IVUS正越來越廣泛地被用于評價冠狀動脈粥樣硬化特點及程度，被認為是診斷冠心病的“金標準”，并用于指導選擇介入性

2、治療方法、評估介入治療效果等。
　　 目前國內(nèi)外已經(jīng)有利用IVUS圖像分析血管壁彈性的先例，本文總結(jié)了現(xiàn)有的血管壁彈性模型，改進了已有的基于有限元分析和彈性力學的新的血管壁彈性模型，即利用三角形單元形變計算血管壁應變大小，并結(jié)合線段微元的形變理論推導適用于血管壁形變的Green應變和Almansi應變。然后通過計算機編程語言加以實現(xiàn)，具體的實現(xiàn)過程是：首先選擇同一位置不同壓力下的兩幅IVUS圖像，在血管壁內(nèi)膜提取后，以一幅圖像為

3、原圖像另一幅圖像為匹配圖像進行內(nèi)膜點追蹤，在匹配圖像上得到了若干具有一定追蹤精度的點，然后將匹配圖像細分成網(wǎng)格，取每個網(wǎng)格中的最大精度點，利用Delaunay三角剖分法將所有的最大精度點連成三角網(wǎng)，利用本文的彈性模型計算應變大小，最后建立彈性圖并用256色表示應變的大小。本文所用的方法是從抽象的數(shù)學模型出發(fā)，然后利用圖像處理的手段實現(xiàn)該模型，與現(xiàn)有方法相比，具有更強的理論深度和更可靠的計算結(jié)果，所得的彈性圖也能更清楚的反應血管壁彈性的真

4、實情況。
　　 同時，本文還針對血管壁內(nèi)膜提取算法進行了探討，由于醫(yī)學圖像往往每個病例中包含上百幅圖像，因此在處理時要兼顧提取精度和處理速度。本文總結(jié)了現(xiàn)有的醫(yī)學圖像分割算法，之后利用與血管內(nèi)超聲圖像相似度很高的光學相干斷層成像（optical coherence tomography，OCT）的圖像進行分析，利用閾值法和模板法，最終成功提取出了血管壁內(nèi)膜。
　　 本文與山東大學齊魯醫(yī)院、北京集翔多維信息技術有限公司合作