骨架提取方法及血管腔直径信息的重要性

从整体上可以将冠状动脉血管看做一个弯曲的空间管状系统，因此非常适合用骨架来表达。骨架是图像变形技术中的概念，可以用少量数据表达物体的主要几何、拓扑特征，甚至可以不失真地恢复原图像^［33］。一般要求血管骨架是连通的、单像素宽的、逼近血管中轴线的曲线。

目前血管骨架提取的方法可分为直接法和间接法，下面分别介绍。

（1）直接法

基本思想是利用造影图像中血管的灰度特性直接提取血管中心线，并将提取出来的中心线作为血管骨架。比如最大灰度法、分水岭法和自动搜索法等，最为典型的是Sun算法和Bolson算法，这两种方法均需要人工参与，中心线为多段直线构成的折线，每次提取的步长系数对结果影响较大。现有的直接法提取的骨架结果均不理想，并且算法都比较复杂，实现起来比较困难。

（2）间接法

基本思想是将血管骨架提取问题转换为图像处理中常见的细化问题，利用图像细化技术对血管区域进行细化得到血管骨架。其过程分为两步：首先是提取血管区域，然后利用细化技术对血管区域进行细化得到血管骨架。细化是一种常用的图像处理方法，目的是将图像分割成更易于理解的线条模式，保留图像的基本结构信息，便于图像的进一步分析和识别，常用的细化方法可分为逐层剥离法和距离变化法两类。

分叉血管的细化是血管骨架间接提取法的重要内容。文献［34］采用加权方法实现分叉点处血管骨架的平滑，每个像素的权值与其所在的子树拓扑层次相关，有效地校正了细化过程中分叉点处血管骨架偏移的误差。文献［35］提出了各向同性的连通数细化法和最大成本法，利用常规边缘提取方法建立成本空间，然后采用动态规划法提取血管边缘。

对CAG图像进行细化和二值化等预处理后，可获得连通的、逼近中轴线且为单像素宽的骨架图像。由于临床上只有主干血管信息对冠心病的诊治具有重要意义，所以一般只需提取主干血管的骨架。一帧左冠状CAG图像及提取出的血管骨架如图2-17所示，完成血管骨架和边缘提取的两帧CAG图像如图2-18所示。

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图2-17 一帧左冠状CAG图像及提取出的血管骨架

a）原始图像； b）主要血管分支的骨架

血管腔的直径信息是临床诊断心血管狭窄的主要依据之一，也是血管树三维重建的必要信息。根据提取出的血管腔边缘和骨架，可以计算骨架上各点的血管直径。血管二维直径示意图如图2-19所示，图中垂直于骨架切线方向的直线和血管区域的两个边缘相交，两个交点之间的距离就是二维血管直径，图中阴影部分为血管区域，虚线表示血管骨架，线段p₁p₂垂直于骨架点p处的切矢量，则点p处的血管直径为。 。

图2-18 完成血管骨架和边缘提取的两帧CAG图像

图2-19 血管二维直径示意图