基于IVUS图像配准的血管壁应变评估

• 作 者: 张丽杰
• 机 构: 北京工业大学
• 出 处: 北京工业大学
• 发表日期: 2012年期
• 关键词: 动脉粥样硬化 血管内超声成像 斑块易损性 边缘提取 弹性配准

在世界范围内，冠状动脉心脑血管疾病已经成为现阶段人类疾病死亡的最主要原因，动脉粥样硬化(atheroselerosis，AS)斑块的破裂是引发心脑血管疾病的最重要因素。它主要是由心肌梗塞和急性冠状动脉综合症导致的，斑块的应变特征取决于其几何形状和组成成分。因此，发现和识别早期AS斑块具有重要的临床意义。血管内超声(intravascular ultrasound，IVUS)成像是一种临床可应用技术，该技术提供了实时的冠状动脉横切面图像，在血管壁和AS斑块形态测定上给予了较好的空间描述。然而，IVUS图像中斑块成分的辨别是相当困难的，因此，IVUS成像技术在预测斑块易损性方面仍具有一定的局限性。在一定压力下，AS斑块呈现出的应变特性与斑块间的不均匀性密切相关，因此测定斑块的受力反应可以用来评估斑块破裂的可能性。本文主要研究内容及创新成果如下：　　1)提出了一种血管内超声图像边缘自动提取的方法。在初始边缘提取过程中，利用时间特性和经验知识抑制了噪声，去除了人为干扰。并在GVF-Snake算法中引入了新的调节因子和自适应法向外力，不仅扩大了边缘的捕捉范围，提高了活动轮廓对噪声的鲁棒性，也使得弱边缘图像的提取效果更加精确。利用三次B样条提高了边缘的平滑性，并加快了收敛速度。　　2)提出了一种基于自由形变模型的非刚性图像弹性配准方法。该方法融合灰度相似性、不可压缩流及应变平滑三个约束条件，构造了配准能量误差函数，应用自由形变模型来获得不同压力下的图像之间像素点的位移量，利用非线性迭代最小化算法寻求最优匹配点，计算最终位移量。由极坐标下的位移场构建的形变矩阵来计算应变张量，并用伪彩色编码显示。　　实验结果表明，本方法在IVUS图像边缘的检测、配准和应变估计过程中具有很高的准确性和鲁棒性，并通过运行多组图像的实例验证了该方法的有效性和可重复性。　　3)根据本文所述的基于IVUS的医学图像边缘提取与配准算法，开发了可视化的应用系统。通过该系统可实现图像内外边缘的提取，图像感兴趣区域的分割，源图像与目标图像的配准，应变张量计算，以及边缘点、位移场、应变量数据的生成与显示等。　　实验结果表明，本方法在IVUS图像边缘的检测、配准和应变估计过程中具有很高的准确性和鲁棒性，并通过运行多组图像的实例验证了该方法的有效性和可重复性。