基于多区域分割算法的冠脉区域分割

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1、装订线本科生毕业论文（设计）题目：基于多区域分割算法的冠脉斑块域分割学院电子信息工程学院学科门类工学专业自动化学号2013442231姓名王昊然指导教师杨建利2017年5月25日19河北大学2017届本科生毕业论文（设计）基于多区域分割算法的冠脉斑块区域分割摘　　要冠脉斑块识别的前提和基础就是我们的冠脉斑块的区域分割，对之后的的斑块特征分析还有易损斑块的识别都有很重要的作用.也是实现冠脉疾病的辅助诊断分析当中很重要的一环，因此研究冠脉斑块分割算法具有十分重要的意义。本文采用的k-means与图割相结合的算法，对多种斑块进行了自动分割，首先用k-means算

2、法聚类分析，得到聚类中心点，再利用核变换将图像依据聚类中心变换到高维空间，最后我们用GraphCuts方法进行分割。后续我们开始深入探讨了参数alpha和k对纤维斑块，脂质斑块，钙化斑块分割效果的影响，通过不断的调整，最终确定最优的参数值。针对图像中存在的不同斑块分割效果不同的问题，通过改变alpha，k实现了单种斑块和多种斑块图像的准确分割。关键词：图割算法；GraphCuts；K-means19河北大学2017届本科生毕业论文（设计）Segmentationofcoronaryplaquesbasedonmultiregionsegmentationa

3、lgorithmABSTRACTSegmentationofcoronaryplaqueisthepremiseandfoundationofcoronaryplaqueidentification,haveaveryimportantrole,aftertheanalysisofcharacteristicsofvulnerableplaqueandplaquerecognitionthereforehasveryimportantsignificanceforthediagnosisofcoronaryarterydisease.Analysisand

4、Implementationformultiregioncoronaryplaquesegmentationisparticularlyimportantaring.Thispaperusesk-meansalgorithmandgraphcutalgorithm,avarietyofplaquefortheautomaticsegmentation,wefirstusethek-meansalgorithmtoclusteranalysis,gettheclustering,thenkerneltransformimageclusteringbasedo

5、nCentertransformtohighdimensionalspace,finallyweusetheGraphCutssegmentationmethod.FurtherwebegintostudydeeplytheinfluenceofsegmentationeffecttheparametersalphaandKofthreekindsofplaque,plaquelipid,fibrosis,calcification,throughcontinuousadjustmentofthefinaloptimalparametervalues.Th

6、eeffectofdifferentsegmentationfordifferentpatchesinimage,bychangingthealphAandKachieveaccuratesegmentationofsinglepatchesandpatchesKeywords:cuttingalgorithm；GraphCuts；K-means19河北大学2017届本科生毕业论文（设计）目　　录　　1　　绪论1　　1.1　课题研究背景1　　1.2　斑块识别现状1　　1.3　区域分割算法1　　1.4　论文结构2　　1.5　非技术因素2　　2　OCT图像与斑

7、块的简介4　　2.1　光学相干层析技术(OpticalCoherenceTomography)4　　2.2　冠脉斑块的简介4　　3　基础理论介绍519河北大学2017届本科生毕业论文（设计）　　3.1　K-means算法5　　3.2　Kernel分割函数6　　3.3　GraphCuts8　　3.3　本章总结9　　4　冠脉斑块的区域分割10　　4.1　冠脉斑块区域的分割10　　4.2　K值对多种斑块实验的得影响10　　4.3　alpha值对纤维化斑块实验的影响12　　4.4　结论14　　5　总结及展望15　　参考文献16　　致谢1719河北大学2017届本科

8、生毕业论文（设计）1　　绪论1.1　课题研究背景冠脉斑块的识别在医