肝脏移植供体CTA序列图像鲁棒自动分割方法研究

肝脏体积测量和脉管分析是肝移植手术必不可少的预评估，与移植供体CTA序列图像肝脏准确分割密切相关。由于肝周围相邻器官灰度相似、造影剂的影响、部分容积效应、不规则肝形状以及个体差异等原因，肝脏自动分割很难进行。本申请提出一种鲁棒自动分割算法，主要包括：肝周围低对比度毗邻组织的识别；基于FSVC的肝脏快速分割；CTA序列图像肝脏灰度信息、分块信息及相邻切片间空间信息的融合与特征提取；基于SAFC-ANN的肝脏自动分割；分割系统的设计与优化；分散肝区的确认和识别；分割结果评估。拟设计一个包含FSVC分类器和SAFC-ANN分类器的模块化智能分类系统，通过数据特征的自动选择机制决定使用哪一分类器。算法在分割的同时学习数据集特征并依此对参数做出动态调整，使整个系统达到最优的鲁棒自动分割效果。本项目研究将为肝移植供体CTA序列图像的鲁棒自动分割提供快速有效的方法，对肝移植供体预评估有重要临床应用价值。

肝脏体积测量和脉管分析是肝脏移植手术必不可少的预评估，与移植供体CTA序列图像肝脏准确分割密切相关。由于肝脏周围相邻器官灰度相似、造影剂的影响、CT设备不同模态的设定、部分容积效应、不规则肝脏形状以及个体差异等原因，肝脏自动分割很难进行。本项目主要研究了肝脏移植供体CTA序列图像肝脏的鲁棒自动分割方法，由于肝脏的分割必须涉及周围器官及其组织的分割(分离)，因此，本项目也研究了肾脏与肋骨及脊椎骨的分割与重建。本项目的研究内容主要包括（1）基于全局-局部区域的水平集腹部CT图像肝脏分割方法；（2）基于图割和局部位置信息的CTA序列图像肝脏自动分割方法；（3）基于先验信息水平集方法的肝脏CT序列图像分割方法；（4）基于图割和瓶颈检测的腹部CT序列图像肝脏快速鲁棒分割方法；（5）基于图割和边缘行进的腹部CT序列图像肝脏自动鲁棒分割方法；（6）基于超限学习机的腹部CT序列图像肝脏自动分割方法。.通过本项目的研究，课题组开发了一种肝脏CTA序列图像鲁棒自动分割与重建系统，发明了一种腹部CT序列图像肝脏的快速鲁棒自动分割方法。已发表(含录用)相关学术论文15篇，其中SCI检索论文5篇，EI检索论文5篇；还有4篇国际期刊SCI论文已投在审，包括Pattern Recognition、IEEE Transactions on Biomedical Engineering、 European Journal of Medical Physics以及Optics & Laser Technology等；申请国家发明专利1项，软件著作权1项。.本项目的研究成果为肝脏移植供体CTA序列图像肝脏的鲁棒自动分割提供了快速有效的方法，对肝脏移植供体预评估有重要的参考价值，也为肝脏脉管系统三维重建和体积测量节省了时间，有很大的临床应用价值；对改善医学无创性诊断的手段和方法、提高计算机辅助诊断的精度与效率也有重要的意义。