关于医学图像处理中钙化积分的计算
前言 最近在做一个医学图像处理的项目,项目的内容就是在拉直的血管上面找到钙化的部分,并且计算出钙化积分。 效果图如下所示: 第一章 医学背景知识介绍 1.1 冠脉动脉钙化以及钙化积分定义 冠状动脉钙化(CAC)的定性检测根据病变大小超过某一面积或体积阈值、密度超过规定的CT值阈值即可区分冠状动脉斑块内的病变是否为钙化。冠状动脉钙化积分(CACS)中传统的积分法AS定义面积阈值为1 mm 2 、CT值阈值为130 Hu。Detrano等使用8.16mm 3 的体积作为钙化灶大小的阈值。质量积分 [10] 定义面积阈值为连续的3个像素、CT值阈值为130 Hu。Nelson等 [11] 所使用的面积阈值为4个紧邻的像素,CT值阈值为130 Hu。另有研究者认为 [12] 不应使用某一固定的CT值作为病灶的密度阈值,因为同一密度的物体在不同CT机上的CT值可能有差异,故推荐使用一个固定的含钙浓度值(100 mg/cc)作为阈值。然而Glodny等 [13] 却尝试在CCTA图像中将冠状动脉上CT值大于600 Hu的像素分离出来作为钙化灶来研究,这种方法虽有偏颇,会明显低估钙化斑块负荷,但其结果却和常规CACS有高度线性相关性,甚至认为该方法可用于替代常规CACS以避免CACS扫描导致的电离辐射,这一观点尚待进一步的考证。 Agatston等 [2]