基于空间频率联合建模的解剖引导冠状动脉分割

从冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 中准确分割冠状动脉对于定量冠状动脉分析和临床决策支持至关重要。然而，由于血管口径小、分叉复杂、边界模糊以及心肌干扰，可靠的分割仍然具有挑战性。我们提出了一种冠状动脉分割框架，集成了心肌解剖先验、结构感知特征编码以及三维小波逆小波变换。心肌先验和基于残差注意力的特征增强在编码过程中被引入以加强冠状动脉结构表示。基于小波逆小波的下采样和上采样实现了空间频率联合建模并保持多尺度结构一致性，而多尺度特征融合模块在解码阶段整合了语义和几何信息。该模型在公共 ImageCAS 数据集上使用 3D 重叠块策略进行训练和评估，训练、验证和测试集比例为 7:1:2。实验结果表明，所提出的方法实现了 Dice 系数 0.8082、灵敏度 0.7946、精确度 0.8471 和 HD95 为 9.77 mm，超越了多种主流分割模型。消融研究进一步证实了各组分的互补贡献。所提出的方法能够在复杂几何条件下实现更稳定、更一致的冠状动脉分割，为后续冠状动脉结构分析任务提供了可靠的分割结果。