[發明專利]一種胸腹腔主動脈圖像夾層自動判別方法

在審

• 申請號: 201910884140.2
• 申請日: 2019-09-18
• 公開（公告）號: CN110675375A
• 公開（公告）日: 2020-01-10
• 發明（設計）人: 段曉杰;石小兵;汪劍鳴;楊旭鴻;陳文飛;張美松;李洋
• 申請（專利權）人: 天津工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種胸腹腔主動脈圖像夾層自動判別方法，通過Radon變換對醫學主動脈區域輪廓CTA圖像進行投影及統計，并結合主動脈輪廓的面積與周長特征，可以快速準確的判斷出主動脈區域是否含有夾層；該方法無需大量的主動脈夾層樣本，同時不受CTA圖像對比度及其內部噪聲的影響，能夠準確對包含夾層病變信息的胸腹腔主動脈CTA圖像進行自動判別，本發明屬于圖像處理技術領域，可用于對正常的和具有夾層病變的主動脈CTA圖像進行自動判別。

技術領域

本發明涉及胸腹腔主動脈的CT血管造影(CT Angiography，CTA)圖像中夾層病變自動判別方法，該方法不受CTA圖像對比度及其內部噪聲的影響，能夠準確對包含夾層病變信息的胸腹腔主動脈CTA圖像進行自動判別，本發明屬于圖像處理技術領域，可用于對正常的和具有夾層病變的主動脈CTA圖像進行自動判別。

背景技術

主動脈夾層形成原因為主動脈組織結構中的內膜發生破損，血流從破口沖入主動脈血管壁，導致內膜與中膜發生分離，且血流沿著主動脈的長軸方向進行沖擊流動與擴展，從而形成兩個血流通道而造成血腫，兩通道之間的隔膜稱之為夾層，為一種目前死亡率較高的心血管疾病，因此對夾層病變的早期診斷非常重要。目前主動脈夾層的主要臨床檢查方法為胸腹腔CTA造影，臨床醫生通過查看大量主動脈CTA圖像來判斷夾層的狀況，從而制定有效的治療方案，不僅工作量大且對醫生的專業經驗有較高要求，因此基于圖像處理的主動脈圖像夾層自動判別具有重大的意義。

目前對于主動脈圖像內夾層判別的方法主要為：人工檢測方法、基于機器學習方法、基于Hessian矩陣的特征值的檢測方法；由于夾層在主動脈CTA圖像上彎曲且扁平細長結構，且不同病例在連續的各層圖像上夾層的彎曲程度、形狀大小差別較大；對于人工檢測方法工作量巨大，且容易造成漏診；同時夾層形態較多，對于基于機器學習方法，需要有大量樣本庫，因此在檢測速度方面有一定局限；基于Hessian矩陣的特征值分析方法對噪聲點敏感，從而易影響檢測精度。

本發明公開了一種胸腹腔主動脈圖像夾層自動判別方法，通過Radon變換對醫學主動脈區域輪廓CTA圖像進行投影及統計，并結合主動脈輪廓的面積與周長特征，可以快速準確的判斷出主動脈區域是否含有夾層；該方法無需大量的主動脈夾層樣本，同時不受CTA圖像對比度及其內部噪聲的影響，具有較好的臨床推廣意義。

發明內容

本發明的目的就是克服現有的主動脈夾層判別方法的局限，設計了一種胸腹腔主動脈圖像夾層快速判別方法，本方法能夠充分利用主動脈夾層在CTA圖像中的特性，且不受CTA圖像的對比度、噪聲等因素影響，為此本發明采用如下技術方案。

一種胸腹腔主動脈圖像夾層自動判別方法，主要包括下列步驟：

(1)輸入胸腹腔CTA圖像，通過改進的主動形狀模型算法提取出主動脈區域，然后獲得主動脈區域的外輪廓邊緣圖像；

(2)通過Radon變換對主動脈區域的外輪廓邊緣圖像進行投影；

(3)對獲得的投影數據進行統計分析；

(4)將統計結果與主動脈區域的周長和面積特征進行對比計算，最終對是否含有夾層實現自動判別；