基于Snake模型的血管树骨架三维重建技术.doc

本文主要探讨了一种基于Snake模型的血管树骨架三维重建技术，该技术旨在解决传统重建方法中人工干预多、对应点定位不准确的问题。在血管造影图像（DSA）的处理中，三维重建对于冠心病的诊断和治疗具有重要意义，因为它可以提供血管的三维形状信息和相关参数。 文章介绍了传统的双平面造影图像重建方法的不足，即找到准确的对应点困难，导致重建结果不精确。为克服这一难题，研究者引入了Snake模型，这是一种能够自动变形以适应血管轮廓的模型。在该模型基础上，通过多尺度Gabor滤波器提取血管中轴线，以提高初始化Snake模型时对应点的准确性。 接着，文章提出使用GVF（Gradient Vector Flow）流量场作为Snake模型的外部能量场，这有助于Snake在保持平滑连续的同时在空间中形变，更精确地逼近血管的真实轮廓。通过优化几何变换矩阵，可以进一步提高对应点的匹配度，减少人工干预，从而提高重建精度。 文章还提到了血管树的分叉点选取策略，这是基于血管的树状结构，有助于更好地描述血管骨架。此外，考虑到成像参数的校正问题，文章指出未校正的参数可能会影响重建结果的准确性，因此强调了校正造影角度和X射线源到承受平面距离的重要性。 在方法的实施部分，文章概述了X射线造影系统的几何描述，包括两个独立旋转的X光系统以及如何基于几何关系进行重建。文章还详细阐述了初始化Snake模型的过程，以及如何利用对应点优化几何变换矩阵。 实验结果显示，所提出的基于Snake模型的重建方法与传统方法相比，既减少了人工干预，又显著提升了重建精度。这种方法对临床诊断提供了有力支持，特别是在血管参数的测量和冠心病的评估中。 该文提出了一种创新的血管树骨架三维重建技术，结合了Snake模型、多尺度Gabor滤波和GVF流量场，有效解决了传统方法的不足，提高了重建的准确性和效率，对于血管成像领域具有重要的理论和实践价值。