自適應(yīng)形變模型及其在血管內(nèi)超聲圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、山東大學(xué)碩士學(xué)位論文自適應(yīng)形變模型及其在血管內(nèi)超聲圖像處理中的應(yīng)用研究姓名：劉澤申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：光學(xué)工程指導(dǎo)教師：孫豐榮20060403山東大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要二十世紀(jì)九十年代中后期，TunMclnemey等學(xué)者結(jié)合形交模型(DeformableModels)和ACID圖像分解(AttineCellImageDecomposition)技術(shù)提出了自適應(yīng)形變模型(TopologicallyAdaptableSnakes，TSnak

2、e模型)概念。TSnake模型是一個(gè)拓?fù)淇勺兊男巫兡Ｐ停^承了Snake模型的諸多優(yōu)點(diǎn)，但TSnake模型更重要的特性是其每經(jīng)過一個(gè)微小形變，便要進(jìn)行一次拓?fù)渥儞Q，因而TSnake模型相對(duì)于Snake模型的突出優(yōu)點(diǎn)在于其受初始輪廓的影響小，而且能夠根據(jù)圖像的邊緣信息自適應(yīng)地改變其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，因而對(duì)于復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖像的處理和適應(yīng)能力較強(qiáng)。近年來，TSnake模型己逐漸成為相關(guān)學(xué)科的研究熱點(diǎn)，并開始成功應(yīng)用于邊緣提取、圖像分割、三維表面重建等

3、領(lǐng)域的科研工作中，而研究的焦點(diǎn)是TSnake模型內(nèi)、外力結(jié)構(gòu)的改進(jìn)及其形變演化過程的數(shù)值實(shí)現(xiàn)。血管內(nèi)超聲(IntravaseularUltrasound，ⅣUS)是對(duì)諸如動(dòng)脈粥樣硬化之類的冠狀動(dòng)脈疾病的診斷和評(píng)價(jià)的常用工具，它具有安全、實(shí)時(shí)和無(wú)損等優(yōu)點(diǎn)提取NUS圖像冠狀動(dòng)脈血管壁的邊緣(下文將簡(jiǎn)稱ⅣUs圖像的邊緣)并作進(jìn)一步的圖像分析處理，可以對(duì)血管腔的面積、血管厚度進(jìn)行精確測(cè)量，還可以發(fā)現(xiàn)或識(shí)別早期冠狀動(dòng)脈粥樣硬化斑塊，并對(duì)斑塊的形態(tài)

4、結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)顯示，對(duì)斑塊成分和偏心距等參數(shù)實(shí)時(shí)檢測(cè)所以，IvUS圖像的邊緣提取對(duì)冠狀動(dòng)脈疾病的診斷和治療有著重要的臨床意義本文首先介紹TSnake模型的一般理論，然后描述對(duì)TSnake模型所作的改進(jìn)，并給出基于改進(jìn)的TSnake模型的IVUS序列圖像內(nèi)外膜邊緣提取算法同時(shí)，我們將改進(jìn)的二維TSnake模型進(jìn)一步推廣到三維情況，并給出了利用改進(jìn)的三維TSnake模型對(duì)IVUS圖像進(jìn)行三維表面重建的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與以往同類研究報(bào)道的方法相