医学影像处理中的高效检测方法

# 医学影像处理中的高效检测方法 ## 1. 冠状动脉开口检测方法 ### 1.1 方法概述 有一种用于自动检测原生冠状动脉开口和旁路冠状动脉移植开口的高效方法。该方法对解剖结构（原生冠状动脉）和病理结构（旁路冠状动脉）采用了完全不同的处理方式，这对于使整个冠状动脉分析工作流程完全自动化是重要的一步，能够提高医生的工作效率并减少用户间的差异。 ### 1.2 处理时间 在配备 2.33 GHz 四核处理器和 3 GB 内存的计算机上，该方法平均处理一个体积仅需 0.40 秒。具体时间分配如下： |处理步骤|时间（秒）| | ---- | ---- | |图像预处理|0.09| |检测原生冠状动脉开口|0.10| |分割升主动脉|0.09| |检测主动脉表面的移植冠状动脉开口|0.12| 与之前的方法相比，该方法速度显著更快。例如，之前的方法分别需要 6 秒和 88.8 秒。 ## 2. 血管内超声中中膜 - 外膜边界检测方法 ### 2.1 背景介绍 冠状动脉主要由内膜、中膜和外膜三层组成，中膜 - 外膜边界（MAb）的准确检测对于评估动脉的临床状况至关重要。血管内超声（IVUS）是一种常用于经皮介入治疗的导管成像技术，可用于可视化血管的内部形态，但由于中膜外观较弱、存在导丝伪影和钙化阴影等因素，IVUS 检测 MAb 是一项具有挑战性的任务。 ### 2.2 现有方法 此前已经提出了多种自动检测 MAb 的方法，例如： - 使用形状空间、钙化和分叉检测来确定最终边界。 - 结合各向异性滤波算子和分类技术。 - 采用主动轮廓模型来规范从 IVUS 图像边缘对比度提取的信息。 - 对 IVUS 图像的低通滤波响应应用径向基函数。 - 使用梯度向量流的蛇形算法来规范 Canny 算子计算的边缘图。 - 基于灰度分布的快速行进方法，假设为瑞利概率密度函数的混合。 - 利用 IVUS 图像的形态特征初始化主动轮廓模型。 - 使用可变形模型，通过神经网络和模拟退火方案最小化能量函数。 ### 2.3 提出的方法 #### 2.3.1 整体思路 该方法基于两个假设：一是即使是专家医生也只能识别图像中少数属于中膜的区域；二是可以通过利用血管形态信息的空间分布来稳健地确定 MAb。因此，该方法分为两个步骤：首先通过分类技术检测属于中膜层的区域，然后通过考虑曲线相对于周围组织的相对位置来检测 MAb。 #### 2.3.2 多类组织分类 - **组织定义**：手动标记一组 IVUS 帧，用于训练多类分类器以区分以下类别：血液、斑块、中膜、外膜、导丝、阴影和外部组织。具体定义如下： - 血液（L）：管腔边界内的区域。 - 外膜（F）：由外弹性膜（EEL）限制的外部区域。 - 斑块（P）：管腔和外膜之间的区域。 - 导丝（G）/阴影（S）：导丝/阴影边界内的区域。 - 中膜（M）：EEL 边界内部厚度为 τ 的条带，τ 设置为典型不健康中膜层厚度的一半（约 150 - 200 μm）。 - 外部组织（B）：由低灰度值和更远径向位置识别的外膜点集。 - **特征提取**：从 IVUS 数据中提取纹理特征和光谱特征。具体来说，使用原始射频（RF）数据形成 IVUS 图像，提取十个纹理特征，并对 RF 数据帧应用快速傅里叶变换，得到 32 个光谱特征，每个图像位置获得一个 42 维的特征向量。 - **分类**：为了实现稳健的组织分类，将 IVUS 数据建模为判别随机场（DRF）。采用 ECOC - DRF 技术设计多类 DRF 的节点和边缘势函数，通过计算 ECOC - DRF 模型的推理，获得七个类别的最大后验概率（MAP），作为 MAb 检测的输入。 #### 2.3.3 中膜 - 外膜边界检测 - **建模可能曲线**：将 MAP 中标记为中膜的 M 个孤立区域视为独立元素，选择 D 个区域（D ≤ M），仅使用每个区域中径向位置最远的点。计算 D 的 k 排列（k = 1, ..., D），得到 γ 种组合。通过分段线性函数近似轮廓，并利用傅里叶级数展开获得一组 γ 条平滑连续的边界。 - **计算质量度量**：对于每条曲线 b，计算相对于曲线位于上方（Ta）和下方（Tb）的组织的归一化量。定义正确放置和错误放置的组织向量 t(b)+ 和 t(b)−，假设中膜和导丝类不代表曲线定位的重要标记，因此 t(b)+