摘要：目的颅内动脉瘤的血流动力学参数已能很好地用于破裂风险预测,特别是瘤颈部的血流动力学分析。然而在进行血管动脉瘤生长前后的瘤体分离分析时,往往需要研究者进行手动分离,该过程复杂繁琐、不可重复且容易出错。为自动分离瘤体,提出了瘤颈曲线重建。方法本文中针对瘤颈定位问题,提出了基于曲线曲率的类非线性网格自适应分析法,在保证瘤颈所关心区域的分辨率的前提下,大规模减少计算所需时间。同时,设计的成本函数将瘤颈曲线特征点进行多层分级数据结构优化约束,避免了颈部曲线受到局部极值影响产生曲线偏移问题。在前期数值模拟正确的前提下,在对瘤颈特征点进行主成分分析得到最终的瘤颈曲线。为验证结果,通过与手动分割产生的瘤颈曲线进行了对比分析,并进行了瘤体形态特征的结果比对。结果方法应用于20个颅内囊状动脉瘤,与手动分割相比,自动分割的平均曲线间距离较小,有1例高于1 mm,平均曲线间距离为0.33 mm。半自动和手动测量组的测量值相似性为93%,误差低于10%,因此新方法在临床应用中动脉瘤形态和血流动力学定量分析方面具有巨大潜力。结论新方法可为后续的动脉瘤评估提供非常重要的可重复性,其性能与手动分割性能相当,使先期分析变得更简单、更快速。