一种基于Mask RCNN的融合几何特征的冠状动脉分割方法

作者：邵凯; 张云峰^*; 包芳勋; 郑勇; 秦超; 张彩明

来源：太原理工大学学报, 2021, 52(01): 83-90.

DOI：10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2021.01.011

• 冠状动脉分割
• Mask RCNN
• 几何特征
• 分形维数

冠状动脉分割是冠心病计算机辅助诊断系统中的一个重要步骤,其目的是保证在后续步骤中只对冠状动脉区域进行处理。冠状动脉CT血管造影(coronary computed tomography angiograph,CCTA)图像具有边界不清、结构复杂、特征不明显等内在特征,这些特点导致CCTA图像分割成为一项困难的任务。针对此问题,提出一种将几何特征融合到Mask RCNN网络中的冠状动脉分割方法,通过边界提取算法和分形特征提取算法提取边界和分形特征。使用冠脉数据集来评估所提出的方法。在评估指标中,所提方法的平均精度(PA)和Dice系数达到83%和(84.0±10.1)%.结果表明,所提方法具有较高的精度和鲁棒性。

• 单位
  山东财经大学; 山东大学; 数学学院