1、在當(dāng)今社會，腦血管疾病已經(jīng)成為威脅人們健康和生命的重要疾病之一，對腦血管疾病的研究也日趨重要。另外，隨著血管造影圖像技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展，利用血管造影圖像的計算機輔助診療手段也成為了研究重點和難點，其中對腦血管造影圖像中血管的分割是輔助診療的關(guān)鍵技術(shù)之一。血管分割是指將圖像中的血管部分區(qū)域單獨劃分出來，對血管疾病的診斷和治療具有重要意義。
　　目前，由于成像方法的多樣性和血管結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，雖然提出了較多針對腦血管的分割方法，但沒

2、有一種通用的且分割精度較高的方法適用于種類繁多的造影圖像。本文主要研究的是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦血管自動分割方法，并應(yīng)用于腦部CTA圖像的血管分割。具體的，本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　(1)首先介紹了對腦部血管造影圖像中血管分割的研究意義和重要性，并對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概述。
　　(2)對腦血管分割相關(guān)知識進(jìn)行了介紹，包含對血管造影成像技術(shù)和醫(yī)學(xué)圖像存儲技術(shù)進(jìn)行了研究總結(jié)，對傳統(tǒng)的腦血管分割方法進(jìn)行了分類總結(jié)

3、和理論介紹，以及對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行理論研究。
　　(3)研究了基于多模態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割技術(shù)，通過高斯濾波、拉普拉斯濾波和 Gabor濾波對原始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加了三個模態(tài)，再通過并行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，融合分割結(jié)果，最后再通過高斯混合模型和模糊 C均值方法對分割結(jié)果進(jìn)行后處理。將該方法應(yīng)用于腦部CTA圖像進(jìn)行血管分割的對比實驗，驗證該方法的有效性和優(yōu)良性。
　　在真實腦部CTA圖像的對比實驗中表明，本文提出的多模