摘要：針對(duì)冠狀動(dòng)脈造影圖像中的血管狹窄位置進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,并且定量評(píng)估其狹窄程度,為臨床醫(yī)生提供一種計(jì)算機(jī)輔助診斷方法,從而提高對(duì)冠狀動(dòng)脈狹窄的診斷準(zhǔn)確率,同時(shí)減輕醫(yī)生的勞動(dòng)強(qiáng)度。所提出的基于冠脈造影圖像的血管狹窄自動(dòng)識(shí)別方法包括血管樹分割以及血管狹窄識(shí)別兩部分。在血管樹分割部分,首先通過(guò)基于Frangi Hessian的改進(jìn)模型進(jìn)行圖像增強(qiáng),隨后利用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)區(qū)域融合方法對(duì)血管區(qū)域進(jìn)行分割。在血管狹窄識(shí)別部分,首先利用水平集算法對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行細(xì)化獲得血管骨架,隨后提取血管邊緣進(jìn)行血管直徑測(cè)量,最后采用局部最小點(diǎn)法計(jì)算整幅圖像血管段狹窄的百分比,對(duì)狹窄段進(jìn)行定位并分級(jí)。實(shí)驗(yàn)在153例患者的血管造影圖像中檢測(cè)出狹窄共計(jì)208段,其中輕度84段,中度42段,重度82段。統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示,血管狹窄識(shí)別平均準(zhǔn)確率為93.59%,敏感性為88.76%,特異性為95.58%,陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為90.51%,表明該方法能夠有效地檢測(cè)和定量評(píng)價(jià)動(dòng)脈血管的狹窄程度,有助于心血管疾病的臨床診斷。