1、心血管疾病已成為當前威脅人類生命的重要疾病。如何快速準確地診斷心血管疾病成為治療的關鍵。由于心血管系統(tǒng)的復雜性，有效的心血管圖像處理技術已成為診斷心血管疾病的重要手段。由于醫(yī)學影像蘊含大量信息，既包含有用信息，又包含大量的無關信息，因此進行有用信息提取和分析十分必要。目前，大部分圖像信息提取過程依賴于人工操作。如CT血管造影(CTA)和磁共振血管造影(MRA)獲得的大量數(shù)據(jù)，人工處理的速度很慢。因此需要開發(fā)自動或半自動的圖像處理工具，減

2、少人機交互的工作量，提高疾病診斷率?，F(xiàn)有的心血管影像處理方法精確度、穩(wěn)健性難以滿足實際需求，算法的收斂準則和血管分叉識別問題較難處理，在處理大批量數(shù)據(jù)時處理速度較慢，難以滿足臨床需要。
　　本文對CT心血管圖像的預處理、分割和可視化等算法進行研究。首先，闡述心血管圖像預處理、分割以及可視化研究的背景和意義，分析心血管圖像預處理、分割以及可視化算法，指出相關算法的研究現(xiàn)狀及存在的問題。然后，實現(xiàn)圖像預處理、圖像分割及三維可視化算法，

3、通過流程圖對算法設計和實現(xiàn)步驟進行說明，分析算法準確性及臨床適用性。本文對隨機點霍夫變換(Randomized Point Hough Transform，RPHT)進行改進，結合自適應采樣及容錯性操作，減少了RPHT算法的內(nèi)存占用及計算時間。改進的RPHT算法能夠準確、快速地從心血管CT圖像中檢測出目標血管輪廓，較原始RPHT算法的準確度更高。同時，提高了算法敏感度及特異度，有效地降低了假陽性率及假陰性率。改進算法能較好地提高血管檢測