基于模式识别建立的动脉钙化影像计算机辅助诊断系统

作者：蔡斌; 彭谨; 王刚; 江华; 李文彦; 孙明伟; 文凌仪; 曾俊

来源：四川医学, 2012, 33(06): 913-915.

DOI：10.16252/j.cnki.issn1004-0501-2012.06.023

• 冠状动脉CT成像
• 动脉钙化
• 模式识别
• 主成分分析
• 计算机辅助诊断系统

目的血管钙化可用于早起冠状动脉硬化的诊断,本研究旨在利用冠状动脉血管造影(CTA)图像,开发用于血管钙化灶筛查的计算机辅助诊断系统。方法采用模式识别(pattern recognition)中的主成分分析技术(principalcomponents analysis,PCA)和Canny算法,对10例主动脉硬化患者的CTA增强造影图片进行建模。通过边缘检测和骨架提取获得钙化的可能区域,对其进行主成分分析建立钙化模型。结果利用建立完成的自动CTA钙化灶分析技术对所有10例患者160张CT照片进行自动识别,并且以患者冠脉造影资料所得结论作为判定标准。在总共214个钙化灶中,有207个钙化灶获得正确判断,判定敏感度为96.7%,同时有10个钙化灶未判断出来,阳性检出率为95.4%。结论基于PCA和Canny算法开发的辅助诊断系统能准确、高效的完成CTA影像中的血管钙化灶筛查工作,具有较好的临床应用前景。

• 单位
  四川省第四人民医院; 四川大学; 四川省医学科学院（四川省人民医院）; 四川省医学科学院(四川省人民医院); 四川省医学科学院·四川省人民医院