基于水平集方法的冠狀動脈分割的研究.pdf

1、現(xiàn)今,冠心病因其高發(fā)病率、高致亡率等特征,業(yè)已成為威脅人類健康的常見病。X射線冠狀動脈造影(coronary angiography,CAG)和多層螺旋CT(multislice computed tomography,MSCT)技術(shù)在診斷冠心病中扮演著關(guān)鍵角色。其中MSCT技術(shù)以其各向同性掃描、無創(chuàng)成像以及較高的時(shí)空分辨率等多項(xiàng)優(yōu)勢,被廣泛應(yīng)用于冠狀動脈類疾病的分析與診斷治療中,并取得了很好的診治效果。本文針對冠心病診斷中冠狀動脈信息

2、難獲取的問題,基于充分的文獻(xiàn)整理及調(diào)研分析,提出一種基于水平集方法的圖像分割模型,旨在獲取更高的分割精度。
　　水平集方法自引入到圖像分割領(lǐng)域中以來,憑借其分割精度高、拓?fù)溥m應(yīng)性好等優(yōu)勢,應(yīng)用范圍愈發(fā)廣泛。本文采用水平集方法中應(yīng)用廣泛的Chan-Vese模型進(jìn)行多層螺旋CT圖像處理。針對該模型不能分割灰度不均勻的圖像和對初始輪廓的選取有依賴性的問題,研究了融合模糊聚類的改進(jìn)圖像分割模型,用模糊聚類獲得的聚類信息指導(dǎo)Chan-Ves