基于区域特征的中心点追踪的颈动脉分割

李焰宏 刘杰 王俊杰

摘  要： 颈动脉狭窄可能会引起缺血性脑卒中，早期识别颈动脉血管形态对于评估脑卒中发生风险具有重要意义。通过对颈动脉三维重建的研究，可以还原颈动脉的结构，对于研究脑血管疾病的成因及临床诊断与治疗有很大的帮助。本文针对CTA图像的特点，在管状结构CT值筛选和多尺度滤波图像增强的基础上，采用一种基于区域特征的中心点追踪的分割方法，并在2套CTA图像上进行了实验。初步结果表明，算法对于颈动脉血管大部分二维图像能够较好地分割。

关键词： CTA图像;颈动脉分割;三维可视化

中图分类号： TN911.73    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.04.020

本文著录格式：李焰宏，刘杰，王俊杰. 基于区域特征的中心点追踪的颈动脉分割[J]. 软件，2019，40（4）：9499

【Abstract】： Carotid stenosis may cause ischemic stroke. Early identification of carotid vascular morphology is important for assessing the risk of stroke. Through the study of three-dimensional reconstruction of the carotid artery， the structure of the carotid artery can be restored， which is of great help to study the causes and clinical diagnosis and treatment of cerebrovascular diseases. In this paper， based on the characteristics of CTA image、the CT value screening of tubular structures and multi-scale filtered image enhancement， a segmentation method based on regional feature tracking is used， and experiments are carried out on two sets of CTA images. Preliminary results show that the algorithm can segment the majority of the two-dimensional images of the carotid artery.

【Key words】： CTA images; Carotid artery segmentation; 3D visualization

0  引言

脑卒中是全球范围内致死或致残的三大病因之一，美国脑卒中死亡率已呈逐年下降趋势，但中国脑卒中的发病率、死亡率仍处于上升趋势，高居死亡原因的首位[1]，且老年人罹患脑卒中后的死亡率较年轻人增加一倍。約2/3脑卒中是缺血性脑卒中。颈动脉作为颅内动脉的上游血管，是脑循环的主要供血动脉。颈动脉狭窄闭塞性病变是引起缺血性脑卒中的最常见原因之一。通过对颈动脉三维重建的研究，可以还原颈动脉的结构，对于研究脑血管疾病的成因及临床诊断与治疗有

血管分割是医学图像数据分析和处理领域中最为重要的一部分，是管组织精确可视化和病理结果定量分析的基础步骤。目前已有的血管分割方法主要有五大类，分别是基于区域生长法、基于管状结构、基于中心线、基于活动轮廓模型以及基于神经网络的分割方法，前四种属于传统的分割方法，基于神经网络的分割方法是目前比较热门的方法，但此方法依赖于大量的数据标注，而医学图像数据量较大，实际操作困难较大，所以本文采用传统的分割方法。

考虑到在实际情况的应用（分割的精度与速度），本文采用基于区域特征的中心点追踪方法。旨在应用医学图像处理与分析技术手段，采用临床所提供的头部CTA平扫图像通过分割颈动脉并进行三维可视化，为后续进行定性与定量分析奠定基础[3]。

1  颈动脉三维重建的材料与实验设计

1.1  临床资料

采集2组北京医院成人头颈部CT增强平面连续扫描图像数据。成像设备为GE的revolution CT，CT扫描参数设定为管电压100 kV，电流是自动mA，断层厚度0.625 mm，图像矩阵512×512，扫描方位为冠状面，两组数据仅包含颈段颈动脉共390张CT图像。为了提高颈动脉病变的检出率及定性诊断的准确率，静脉注射40 mL，浓度为370 mL/gL的碘造影剂用以增强扫描。

1.2  图像分割设备

图像处理硬件：Founder Junyi M80 图像处理工作站，参数为DESKTOP-6SHD5LU，主频3.30 GHz，内存为6.0 GB，操作系统为Windows 10。

图像处理软件：MATLAB R2017b软件，用来实现对颈动脉CT图像的预处理、分割及三维可视化。

2  图像分割的模型与算法

本文图像分割算法分为四步：第一步对原始图像进行ROI区域确定;第二步将ROI区域的灰度值调整为CT值，并采用自适应迭代法去除颈动脉周围的软组织;第三步采用多尺度血管增强滤波算法进行图像增强，然后获取图像边界;第四步根据颈动脉区域特征筛选连通区域。与现有算法相比，本文算法的优势主要有：①抓住了血管结构特征，分割结果可靠;②采用追踪与区域特征相结合的方法，可以很好的解决分叉处的问题，且分割速度快速;③算法简单易行，容易编程实现。