| 摘要:基于计算机断层血管造影（Computed Tomography Angiography ，CTA）的冠状动脉自动分割是后续冠脉狭窄和斑块等病灶识别的重要前置步骤。本文算法首先结合窗宽窗位调整和基于灰狼优化算法的多级阈值处理，实现了对肺部血管的抑制，提升了冠状动脉和背景组织的对比度。然后基于升主动脉和冠脉的三维解剖结构特征，采用光流法识别升主动脉根部的冠状动脉起始层，为后续冠状动脉分割提供起始种子点。最后利用结合端点检测的自适应区域生长法提取完整的冠状动脉。在20例CTA数据上的实验结果表明，相比于不带端点检测的区域生长算法，本文算法Dice和Jaccard系数分别提高了4%和8%，达到了0.70和0.57，MSD和MAXSD分别降低了2%和4%，达到了0.40和2.66。本文算法实现了冠状动脉树的自动提取，减少了人工干预，克服了传统区域生长法易产生的过分割现象以及对细小血管的漏分割现象，提高了冠状动脉分割的准确性。。 |
| 关键词: 医学图像处理 冠状动脉分割 灰狼优化算法 光流法 区域生长法 |
|
|
|
|
| Abstract: |
| Key words: |