Resumen

Este trabajo presenta un estudio y análisis en profundidad de la línea central arterial 3D en la angiografía coronaria por TC espiral, y construye su técnica de detección y extracción. La primera vez, se utiliza la transformada de distancia para completar la búsqueda de límites de la figura original; la segunda vez, se utiliza la transformada de distancia para calcular el valor de la transformada de distancia de todos los vóxeles, y de acuerdo con el valor de la transformada de distancia, se eliminan los vóxeles innecesarios, para completar la contracción inicial de la región vascular y reducir el consumo computacional en el siguiente proceso; a continuación, los vóxeles no testigos se utilizan para construir el modelo de esfera conjunta interna máxima y encontrar los vóxeles esqueléticos que pueden reflejar la forma de la figura original. Por último, las líneas esqueléticas se optimizaron en estos vóxeles esqueléticos extraídos inicialmente utilizando un principio dicotómico para obtener la línea central final de la arteria coronaria. Mediante la evaluación de los resultados experimentales, el algoritmo puede extraer la línea central coronaria con mayor precisión. En este trabajo, el método de segmentación se evalúa en los datos del conjunto de prueba mediante dos tipos de índices: uno es el índice de evaluación del resultado de la segmentación, que incluye el coeficiente de dados, la precisión, la especificidad y la sensibilidad; el otro es el índice de evaluación del resultado del diagnóstico clínico, que consiste en refinar el resultado de la segmentación para la detección del diámetro de los vasos. Los resultados obtenidos en este trabajo se compararon con los resultados de etiquetado de los médicos. En cuanto al rendimiento de la red, el coeficiente Dice obtenido en este trabajo fue de 0,89, la precisión del 98,36%, la sensibilidad del 93,36% y la especificidad del 98,76%, lo que refleja ciertas ventajas en comparación con los métodos avanzados propuestos por autores anteriores. En cuanto a los índices de evaluación clínica, al realizar la extracción de la línea del esqueleto y el cálculo del diámetro sobre los resultados obtenidos por el método de segmentación propuesto en este trabajo, el error absoluto obtenido tras compararlo con el diámetro de la imagen etiquetada fue de 0,382 y el error relativo de 0,112, lo que indica que el método de segmentación de este trabajo puede recuperar el contorno del vaso con mayor precisión. A continuación, se evaluaron los resultados de la extracción de la línea central de la arteria coronaria con y sin eliminación de ramas finas, lo que demostró que la línea central de la arteria coronaria tiene mayor precisión tras la eliminación de ramas finas. El algoritmo también se utiliza para extraer la línea central del árbol arterial coronario completo, y los resultados demuestran que el algoritmo tiene mejores resultados para la extracción de la línea central del árbol vascular coronario completo.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:artículo, transformada de distancia, eliminación de ramas finas, método de segmentación, resultados, algoritmo, figura original, vóxeles esqueléticos, evaluación de resultados de diagnóstico clínico, árbol arterial coronario completo
• Keywords:paper, distance transform, fine branch elimination, segmentation method, results, algorithm, original figure, skeletal voxels, clinical diagnosis result evaluation, complete coronary artery tree