面向全连接冠状动脉的拓扑保持三阶段框架
图像与视频处理
2025-04-03 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
冠状动脉提取是计算机辅助冠状动脉疾病诊断的关键前置条件。由于薄的远端血管、复杂的拓扑结构以及对比度不足等因素，准确提取完整冠状动脉树仍具有挑战性。这些问题常导致当前分割方法出现过分割和欠分割。为此，我们提出一种用于全连接冠状动脉提取的拓扑保持三阶段框架。该框架包括血管分割、中心线重连和缺失血管重建三个步骤。首先，我们引入一种新的中心线增强损失函数用于分割过程。其次，针对破碎的血管段，我们进一步提出一种正则化步行算法，将距离、由中心线分类器预测的概率以及方向余弦相似性相结合，用于中心线重连。最后，我们应用隐式神经表示和隐式建模来重建缺失血管的几何模型。实验结果表明，我们提出的框架优于现有方法，在 ASOCA 和 PDSCA 数据集上分别实现了 Dice 评分的 88.53% 和 85.07%，不规则距离 (Hausdorff Distance) 为 1.07mm 和 1.63mm。代码将在 https://github.com/YH-Qiu/CorSegRec 公开。
引用
@article{arxiv.2504.01597,
title = {A topology-preserving three-stage framework for fully-connected coronary artery extraction},
author = {Yuehui Qiu and Dandan Shan and Yining Wang and Pei Dong and Dijia Wu and Xinnian Yang and Qingqi Hong and Dinggang Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.01597},
year = {2025}
}