腦血管興趣區域提取關鍵技術研究

《腦血管興趣區域提取關鍵技術研究》是依託北京師範大學，由王醒策擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：腦血管興趣區域提取關鍵技術研究
• 依託單位：北京師範大學
• 項目負責人：王醒策
• 項目類別：面上項目

項目摘要

腦血管興趣區域提取是腦血管形態無創檢測和電子病理分析的基礎，對腦病的檢測和防治具有重要意義。現有方法存在過度專家依賴，須專用設備支持和效率低下等問題。本項目面向腦血管分析需求，研究腦血管興趣區域提取中模型表示、重構方法、三維模型分割及算法評價等基礎問題。①分析血管樹狀邏輯結構，根據項目組的球B樣條成果，提出腦血管球B樣條的表示模型。②形成基於波傳播的骨架線提取算法，提出基於最小包絡球半徑函式模型，通過插值和逼近的方法實現腦血管球B樣條重構。③研究基於約束隨機行走的腦血管模型草圖互動分割算法，構造快速測地線曲率流最佳化分割曲線。④融合幾何特徵和用戶體驗，實現分割算法性能評價。⑤集成研究成果，構建腦血管興趣區域提取原型系統。相關研究不僅可為腦血管疾病的診斷與預防提供技術支持，同時為腦臨床放射研究開闢新領域。此技術可推廣到血管探測、多模式圖像配準和三維可視化等相關領域，套用前景廣闊，科學意義重大。

結題摘要

本項目面向腦血管模型分割問題，構建了互動與自動系列分割方法預評價方法。提出基於提出腦血管Willis環的互動提取算法研究，創新性地將圖割法引入到模型互動分割工作中，融合模型的法向夾角與血管的形狀直徑函式，通過能量最小化，套用最大流量最小割算法實現Willis環準確提取。構造基於監督學習的腦血管分割方法，提出一種新的層疊泛化算法的幾何分類後，通過有限隱馬爾可夫模型，保證了標記結果的拓撲正確，並提高標記正確率。實現融合專家知識的腦血管分割互動驗證方法，通過誤差反饋與疊代學習後，研究所提出的方法可以自動處理Willis環血管缺失或增加的情況。融合本項目研究成果，設計實現了腦血管診療的物聯網E-health平台層次結構，實現腦血管虛擬內窺圖形工作站構建，已經在兩家醫院實現小樣本病例實驗，取得了良好得醫生評價。同時設計套用相關方法實現了血管修復，自動配準與模型分析等系列套用。研究取得了系列成果，本項目面向腦血管模型分割問題，構建了互動與自動系列分割方法預評價方法。提出基於提出腦血管Willis環的互動提取算法研究，創新性地將圖割法引入到模型互動分割工作中，融合模型的法向夾角與血管的形狀直徑函式，通過能量最小化，套用最大流量最小割算法實現Willis環準確提取。構造基於監督學習的腦血管分割方法，提出一種新的層疊泛化算法的幾何分類後，通過有限隱馬爾可夫模型，保證了標記結果的拓撲正確，並提高標記正確率。實現融合專家知識的腦血管分割互動驗證方法，通過誤差反饋與疊代學習後，研究所提出的方法可以自動處理Willis環血管缺失或增加的情況。融合本項目研究成果，設計實現了腦血管診療的物聯網E-health平台層次結構，實現腦血管虛擬內窺圖形工作站構建，已經在兩家醫院實現小樣本病例實驗，取得了良好得醫生評價。同時設計套用相關方法實現了血管修復，自動配準與模型分析等系列套用。研究取得了系列成果，在國內、國際上發表有影響的高質量學術論文及會議論文28篇，其中發表期刊論文19篇，其中SCI論文7篇，EI論文24篇；發表會議論文8篇；申請專利8項，軟體著作權6項；獲得北京市科學技術獎一項；教育部科技進步獎一項，中國計算機學會科技進步獎一項，參加高水平國際會議17次，超額完成了項目研究內容。