一种面向CTA图像的冠状动脉自动分割算法

崔家礼陈富强

北方工业大学;

摘要：

为了实现冠状动脉自动分割并提高分割精度,本文结合卷积神经网络和改进的区域生长算法,提出了一种自动分割算法.该算法主要包括三个部分:种子点的定位,血管相似性特征的提取和基于相似性特征的区域生长.首先利用卷积神经网络分割升主动脉,为后续的生长提供种子点;然后计算血管相似性特征,为后续的区域生长提供约束特征;最后,结合血管相似性特征和数据的密度信息进行区域生长.本文的分割结果比传统的区域生长方法的分割效果更好,与手动标注的平均体素误差为1.983 2 HU/体素.

关键词：冠状动脉分割、区域生长、卷积神经网络、CTA

所属期刊栏目：31

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划“异构身份联盟与监管基础科学问题研究”2017YFB0802300;北京市教委面上项目KM201510009005

在线出版日期：2019-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：16-22,56