四川大学硕士学位论文题目基于Power mode图像和骨架算法的血管直径测量方法作者李硕完成日期2009 年04 月01日培养单位四川大学指导教师刘东权教授专业计算机应用研究方向计算机应用授予学位日期年月日基于Power mode图像和骨架算法的血管直径测量方法计算机应用研究生:李硕指导教师:刘东权在临床医学领域里,很多情况下医生希望测量病人血管的直径。
它们对于很多病情的诊断,如冠心病、肝硬化等,起到了至关重要的作用。
随着计算机硬件技术的飞速发展,我们可以利用图像处理技术更方便地利用血管图像来帮助医生测量血管直径。
进年来发展出的3D超声技术可以提供给我们更多的血管信息。
Power mode 图像相比传统的B模式超声图像和多普勒彩色血流图(CFM),高信噪比的优点。
而且它还具有可选观察角度,易于从背景中分割出来等特性,因此非常适合作为血管测量用图。
本文给出了一个基于3D Power mode图像计算血管直径的方案:先将3D Power mode图像转化成二值图像,然后提取二值图像中血管的边界和中线,然后对中线上任意一点找到其切线,最后找到切线过这点的垂线,垂线与边界相交于两点之间的距离记为此中线点处的直径。
整个方案框架中如何找到一条连续,准确,理想的中线,是重点与难点,它决定了最终测量结果的准确性。
而且由于血管形状复杂,边界不光滑,又有很多分支,就更加大了中线提取的难度。
所以作者对此进行了深入的研究。
在计算机视觉技术里有一类算法,是用来提取数字图像中某个或某些物体的中轴线,以便用来表征物体的拓扑结构,或作为物体识别的特征。
我们称这类算法为骨架算法。
有些文献也将其称为中轴变换,或细化算法。
已经有大量的文献,基于不同思想,对骨架算法进行了各种实现和改进。
这些方法的运算复杂度,得出的结果以及适用的情形都不尽相同。
最常见的细化法,利用一些判断条件不断删除目标物体边界点,最后剩下骨架点,适用于成条状,带状物体的骨架提取,如文字,指纹;基于数学形态学的开操作和腐蚀操作“沉淀出”目标物体骨架的算法,适用于寻找物体特征点,并可以从骨架重建出原物体来;基于目标物体欧式距离变换图提取出的骨架,拓扑结构较准确;利用几何里物体最大内切圆的概念寻找骨架点的方法,运算简单,速度快;等等。