基于距离编码的三维血管壁网表示下的动脉瘤分析

目的：通过提取和可视化量化的血管壁参数，实现对三维动脉瘤的全面且稳健的评估。这些参数有潜在的应用于中风风险分析、治疗效果评估和血管瘤进展预测。方法：我们提出一种新方法，从三维血管壁分割网表示中提取血管瘤网格，通过对内壁网格和外壁网格进行距离编码，以实现对血管瘤结构的精确分析。应用于正常血管壁厚度的案例特定阈值，用于从包含最多50%狭窄的202例T1加权黑血管MRI扫描中提取血管瘤。应用于基线和一年随访数据，该方法支持对血管瘤形态的详细分析，包括血管瘤体积定量分析，借助网格展开实现改进的可视化。结果：我们成功从241个颈动脉中提取血管瘤网格，捕获了广泛的血管瘤形状，体积范围为2.69μL至847.7μL。使用案例特定阈值有效消除了年轻健康受试者中的假阳性结果。结论：该方法使从三维血管壁分割掩模中提取血管瘤网格成为可能，使基线和一年随访检查之间实现对应关系。展开血管瘤网格增强了可视化效果，而基于网格的分析允许独立于体素分辨率对血管瘤参数进行定量分析。