基于模糊聚类和改进C-V模型的冠状动脉图像分割方法

目的提出一种基于模糊聚类和改进C-V模型的新型图像分割方法,以精准和快速地提取冠状动脉CT血管造影图像中的冠脉轮廓。方法首先对原始冠脉CT造影图像进行预处理;然后利用模糊C均值聚类算法进行预分割,将获得的隶属矩阵和聚类信息耦合进改进的C-V模型中,完成对冠脉图像的分割;最后定性和定量分析本文模型与其他两种传统模型对冠脉CT造影图像的分割结果。结果定性分析结果显示,本文模型以较少的迭代次数完成了对冠脉轮廓的提取,对细小复杂的组织具有较强的分割能力,目标边缘光滑。定量分析结果显示,本文模型迭代200次耗时11.722 s、重叠率83.42%,迭代400次耗时16.493 s、重叠率85.13%。结论结合模糊聚类的改进C-V模型能以较少迭代次数完成对冠脉轮廓的提取,具有分割速度快、抗噪能力强、目标边缘光滑等特点。该方法可以用于冠脉的分割,并为后续冠脉图像的三维重建研究提供参考。

基于区域生长法的冠状动脉三维分割

根据图像序列,对患者冠状动脉进行三维重建,有利于医生对冠脉病变部位做出准确诊断。首先利用光线透射法(ray casting method)并结合ITK和VTK函数库对CT扫描图像序列进行三维重建,得到胸腔三维模型,之后利用区域生长法(region growing method)进行冠状动脉三维分割,实现冠脉模型的重建任务。实验结果表明,本文算法可以成功的提取出冠状动脉的主要分支。结合VTK和ITK函数库,计算机可以有效地实现胸腔三维模型的重建以及冠状动脉的分割工作,对医生直观的了解冠状动脉的解剖结构及冠心病的临床诊断有重要意义。

大鼠对乙酰柠檬酸三丁酯的安全耐受值测定

按体重将80只SD大鼠随机分为对照组,低、中、高剂量组,每组雌雄各10只。持续静脉给药观察4周后处死,观察体重、脏器系数、血液及生化指标以及病理切片。与对照组比较,各组大鼠体重无显著性差异(p>0.05);高剂量组雄鼠脑、肺、胸腺脏器系数差异显著(p<0.05),雌鼠肝、卵巢脏器系数有差异显著(p<0.05);中高剂量组雌、雄鼠部分血液及生化指标差异显著(p<0.05);病理切片观察,各组大鼠肝脏均出现脂变,中高剂量组大鼠附睾、大肠出现炎症,其他器官未见明显病理改变。中高剂量组ATBC溶液对大鼠有一定毒性,参考低剂量组给药浓度,大鼠对其安全剂量为500 mg/kg体重/d。