冠状动脉X射线造影图像序列的血管分割新方法研究

针对心血管的临床诊断和治疗，冠状动脉的测量与计算机辅助分析是医学工程领域面临的重要问题。冠状动脉分割不同于普通图像分割的主要特点在于:造影图像来自X射线锥束成像、血管随心脏做有规律的收缩与舒张运动、并且很难象普通血管一样通过减影技术获得清晰的目标图像。由此产生诸多针对性的研究热点：(1)成像和形变条件下的图像校正；(2) 分割造影图像中的血管并提取血管轴线；(3)动脉运动估计与跟踪；（4）量化测量与分析。上述问题的解决方法中，模式识别、人工智能、统计建模等方法都有不同程度的进展，但仍不能满足精度、速度、与自动化的需求。本项目将以模糊的、随机的、优化的理论框架为出发点，构建分割算法模型，实现一种全自动的、精度与速度并重的解决方案。