《面向肺病診斷的CT圖像三維交織管樹結構分割與重建》是依託湖南大學，由肖昌炎擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向肺病診斷的CT圖像三維交織管樹結構分割與重建
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：肖昌炎
- 依託單位：湖南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
以血管和支氣管為代表的樹狀結構是人體內常見組織，因其解剖定位和病理診斷價值在醫學圖像領域受到廣泛關注。本項目結合肺部疾病計算機輔助診斷（CAD）需求，對CT圖像中三維肺氣道樹、肺動脈和肺靜脈樹的分割與重建問題展開研究，分別從底層特徵增強、骨架提取、管壁分割等方面提出一系列算法。首先，基於邊界梯度向量向心性觀察，融合構件張量截取線抽樣，構建新的中軸似然度量以解決粘連管形分離難題；然後，藉助區域測地線投票和3D空間形狀描述運算元，有效融合全局信息形成兼容局部數據缺失或分叉形變的軸向連線度測量；同時，探索解剖、形狀和幾何等多種先驗知識融合機制，構造流線向量場和代價函式，對不同管樹骨架進行分離和重建；最後，利用鄰接管樹對偶關係和分形相似性定義波陣面演化速度，在幾何形變模型框架下實現管壁定位和分割。本項目研究成果有助於CT影像病理參數提取和病灶定位，可望為肺病CAD系統開發提供核心技術支持。
結題摘要
以血管和支氣管為代表的樹狀結構是人體內常見組織，因其解剖定位和病理診斷價值在醫學圖像領域受到廣泛關注。 本項目結合肺部疾病計算機輔助診斷(CAD)需求，主要研究肺部CT圖像中三維管樹解剖結構檢測和分割方法：（1）針對粘連血管檢測難題，提出一種基於改進的梯度向量流的管狀中心增強濾波器。（2）為了分割細小血管，提出一種各向異性連續最大流分割方法，即利用血管軸向方向構建各向異性正則項。（3）在原有窄條微分濾波器的基礎上融入肺裂方向信息，並提出方向區域剖分和疊代融合的肺裂分割方法。（4）藉助氣管、肺動脈解剖結構信息定位肺裂區域，聯合肺裂增強、曲面擬合方法，實現肺裂自動分割。（5）將方向窄條微分濾波器擴展成方向平板微分濾波器，可直接從三維空間中增強和分割微弱肺裂，具有分割低劑量肺部CT圖像肺裂的能力。（6）藉助肺裂、氣管和血管檢測的研究成果，在分水嶺割框架下實現了肺葉自動分割。
