1、隨著科技的快速發(fā)展，介入植入動脈支架已成為當代攻克主動脈瘤等多種疾病的新興治療方法。荷蘭Leiden大學醫(yī)學研究中心的研究者提出了透視 X線成像立體攝影測量分析技術(FRSA),開展了對腔內(nèi)修復術后的動脈和腔內(nèi)動脈支架進行測量和實時動力學特性研究,但目前的研究進展仍然停留在腔內(nèi)動脈支架標記的精確檢測和三維重構的層面。
　　本文緊跟這一研究課題，從FRSA獲得的數(shù)字X線透視影像序列出發(fā),在深入理解現(xiàn)有數(shù)字X線透視影像分析技術的基礎上

2、,探究腔內(nèi)動脈支架標記檢測與跟蹤的新方法。本文主要開展了三個方面的工作:
　　1)基于方向支持度變換(DSVT)的動脈支架標記檢測。DSVT是在加權映射最小二乘支持向量機技術基礎上發(fā)展成的一種各項異性的局部分析技術。針對現(xiàn)有的復雜動態(tài)背景下運動目標檢測技術無法解決X線透視影像中動脈支架標記檢測問題,本文通過詳細深入地分析DSVT技術原理和結合X線透視影像數(shù)據(jù)特點,創(chuàng)建了兩種動脈支架標記檢測器:a)在 DSVT技術基礎上,基于Hes

3、sian矩陣檢測器的構建,提出了基于 DSVT的動脈支架標記檢測器;b)為了解決X線透視影像中符合泊松分布的光子噪聲對檢測結果的影響,把條件方差穩(wěn)定(CVS)技術融入到DSVT中,進一步地提出了基于CVS-DSVT的動脈支架標記檢測器。在檢測階段,本文根據(jù) X線透視影像數(shù)據(jù)的實際特點進行了影像的去邊框處理,定位影像中動脈支架標記所在局部區(qū)域,最后在定位的局部區(qū)域內(nèi)進行了動脈支架標記的檢測。從實驗結果來看,本文提出的動脈支架標記檢測方法能

4、夠?qū)崿F(xiàn) X線透視影像中動脈支架標記的精確檢測,進而豐富了多個運動小目標的檢測方法,拓展了DSVT技術在數(shù)字圖像處理領域中的應用范圍。
　　2)基于形狀上下文的動脈支架標記匹配。由于序列X線透視影像中的所有動脈支架標記之間沒有明顯的差異，所以狹義地對每個動脈支架標記逐個地進行匹配是不易實現(xiàn)的。本文將任意連續(xù)兩幀X線透視影像中各個動脈支架標記匹配的獨立問題當作一個任意連續(xù)兩幀影像中所有動脈支架標記同時匹配的整體問題。每幀影像中所有動脈

5、支架標記被看成一個不規(guī)則圓環(huán)邊界的離散采樣點,檢測階段得到的動脈支架標記中心點的位置坐標作為這些離散采樣點的位置坐標?；谶@些離散采樣點的位置坐標數(shù)據(jù),采用形狀上下文匹配技術進行任意連續(xù)兩幀 X線透視影像中動脈支架標記的匹配。從實驗結果來看,動脈支架標記中心點的對數(shù)極坐標直方圖驗證了形狀上下文匹配技術在序列 X線透視影像中動脈支架標記匹配問題上具有可行性,最終的匹配結果更證實了該方法能夠?qū)崿F(xiàn)動脈支架標記的準確匹配。
　　3)基于改

6、進粒子濾波器的動脈支架標記跟蹤。鑒于序列X線透視影像中動脈支架標記的跟蹤問題實際是一個非線性非高斯的目標跟蹤問題,本文選擇采用粒子濾波器進行動脈支架標記的跟蹤。然而傳統(tǒng)的粒子濾波器在為了克服粒子退化現(xiàn)象而進行的重采樣階段,只是簡單地復制權值較大的粒子而剔除權值較小和為零的粒子,這樣造成了粒子的有效性和多樣性喪失,即導致了粒子貧化現(xiàn)象。在粒子濾波器進行重要性采樣之后,本文從函數(shù)估計角度采用映射最小二乘支持向量機的函數(shù)擬合模型對粒子的權值進