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CT影像中主动脉血管钙化的分割与重建的开题报告

一、研究背景和意义

主动脉疾病是一种常见的心血管疾病，其主要病变包括动脉粥样硬化、主动脉瘤、主动脉夹层等。其中，主动脉钙化也是一种常见的病变，其严重程度与主动脉疾病的发展密切相关。因此，对主动脉血管的钙化进行分割和重建，有助于准确评估主动脉疾病的严重程度，指导临床治疗和制定预防措施。

传统的CT影像中，主动脉血管的钙化往往被视为一种噪音和伪迹，难以准确刻画。因此，采用计算机辅助的方法进行主动脉血管钙化的分割和重建，成为解决该问题的重要手段。目前，已有许多学者通过不同的算法和技术，对主动脉血管的钙化进行了尝试，并取得了一定的进展。但是，由于主动脉血管的形态和钙化的位置、分布都具有一定的异质性，因此如何提高分割和重建的准确性，仍是一个亟待解决的问题。

二、研究目的和内容

本研究旨在提出一种高效、准确的方法，对CT影像中的主动脉血管钙化进行分割和重建。研究的主要内容包括以下两个方面：

1.针对主动脉血管钙化的分割方法。本研究将尝试利用机器学习的方法，建立针对主动脉血管钙化的模型，通过对影像进行特征提取和分析，实现自动化分割。

2.针对主动脉血管钙化的三维重建方法。钙化的形态和分布对主动脉疾病的评估具有重要意义。本研究将探索基于三维重建的方法，对主动脉血管钙化进行准确描述。

三、研究计划和方法

本研究将采用如下的研究计划和方法：

1.数据采集和样本准备。采集大量的CT影像数据，对不同程度、不同类型的主动脉血管钙化进行标注，作为机器学习模型的训练样本。

2.特征提取和分析。对影像进行特征提取和分析，提取不同类型的主动脉血管钙化的特征，建立分割模型。

3.基于机器学习的分割方法。借鉴现有的机器学习分割算法，开发一种针对主动脉血管钙化的分割方法，并通过实验评估其效果和性能。

4.钙化的三维重建方法。利用现有的三维重建技术，将分割的结果进行三维重建，实现对主动脉血管钙化的准确描述。

5.实验设计和评估。本研究将采用多种指标和方法，评估针对主动脉血管钙化的分割和重建方法的准确性和性能。

四、研究预期结果

通过本研究的开展和实验评估，我们期望可以实现以下几个方面的成果：

1.提出一种高效、准确的方法，对CT影像中主动脉血管钙化进行分割和重建。

2.通过实验评估，验证所提出的方法在分割和重建准确性和效率方面的优越性。

3.为临床医生提供一种可靠的工具，辅助主动脉疾病的诊断、治疗和预防。