多阶段冠状动脉CTA三维分割算法

作者：刘敏; 方志军; 高永彬

来源：信号处理, 2019, 35(11): 1911-1918.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2019.11.017

• 图像处理
• 全卷积神经网络
• 多阶段冠脉血管三维分割
• 改进的V-net网络

冠脉血管CTA(computed tomography angiongraphy)的分割是判断血管堵塞的首要一步,也是后续三维重建、定性分析等医学诊断的先决条件。本文提出多阶段方式完成冠状动脉从粗到细逐级分割。为了减少非心脏组织给神经网络训练带来的影响,首先采用基于自适应阈值的方法预提取心脏区域。然后提出以V-net作为基础网络框架的深度全卷积网络,扩大了每一层卷积核的第三维通道,充分利用血管空间连续性,增加了网络学习能力。第一阶段提取的心脏区域结合对应标签作为下阶段全卷积网络的训练数据,来实现精确的冠脉血管分割,最后通过水平集函数迭代优化血管边缘轮廓,得到分割结果。本文提出的方法对血管分割的平均Jaccard达到了0.813,Dice达到了0.903,能够对冠脉CTA进行准确的三维分割。

• 单位
  上海工程技术大学