基于LVE和ARG算法的冠状动脉分割  

Segmentation of coronary arteries based on LVE and ARG algorithm

作　　者：张朝霞[1] 郁道银[1] 李宏霄[1] 陈晓冬[1] 贾忠伟[2] 浦奎[2] 王星[2] 

机构地区：[1]天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术科学教育部重点实验室,天津300072 [2]中国人民解放军第254医院,天津300142

出　　处：《光电子．激光》2010年第12期1894-1898,共5页Journal of Optoelectronics·Laser

摘　　要：为克服传统区域生长方法中容易发生的欠分割和过分割现象,引入局部图像分析技术,设定一系列感兴趣区域(ROI),对冠状动脉的多层螺旋CT(MSCT)图像进行分割。首先应用基于Hessian矩阵的局部血管增强(LVE)滤波,提升图像的对比度;随后采用自适应性区域生长(ARG)算法,并对阈值适时调整。分割后的局部图像经过全局融合得到整体冠脉树。算法综合了图像的局部形状信息和灰度信息,确保了分割结果的准确性和完整性。实验结果表明,算法对左前降支(LAD)、左回旋支(LCX)、对角支(Diag)及右冠状动脉(RCA)均有较好的分割效果。The purpose of this study is to segment coronary arteries in cardiac multislice CT（MSCT） images by sub-dividing the region containing the coronary arteries into a series of small regions of interest（ROI） and analyzing the local shape and intensity feature.First,a Hessian-matrix-based local vessel enhancement（LVE） is performed to enhance the image contrast.Then,the enhanced vascular structures are segmented with an adaptive region growing（ARG） algorithm,which can adjust the threshold in every ROI accordingly.The whole coronary artery tree is obtained after combining all the segments.Experimental results illustrate the superiority of our method over the traditional region growing algorithm.

关 键 词：多层螺旋CT(MSCT) 冠状动脉分割 局部血管增强(LVE) 自适应性区域生长(ARG) 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]