本文關(guān)鍵詞：利用Stein-Weiss解析函數(shù)性質(zhì)的3維血管分割

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【摘要】：目的針對現(xiàn)有的血管分割方法對血管的分割精度尚有不足,尤其是對噪聲等影響下的斷裂血管,基于Stein-Weiss函數(shù)的解析性提出了一種新的3維血管分割算法,能夠分割出更精細更清晰的血管。方法首先,通過圖像增強和窗寬窗位調(diào)節(jié)的預(yù)處理來增加血管點與背景的對比度。然后,將Stein-Weiss函數(shù)與梯度算子結(jié)合起來,把CT體數(shù)據(jù)的每一個體素都表示為一個Stein-Weiss函數(shù),體素6鄰域的灰度值作為Stein-Weiss函數(shù)各組成部分的系數(shù)。再求出Stein-Weiss函數(shù)在x、y、z 3個方向上的梯度值,大于某一個閾值時,便將此體素視為血管邊緣上的點。最后,根據(jù)提取出血管邊緣的2維CT切片重建出3維的血管。結(jié)果對肝靜脈的造影數(shù)據(jù)S70進行肝臟血管分割與3維重建的實驗結(jié)果表明,利用該算法進行血管分割的敏感性和特異性相對于區(qū)域生長算法和八元數(shù)解析分割算法都較高。尤其是對于血管分割的去噪方面有明顯優(yōu)勢,因此能夠快速有效地分割出更清晰更精細的血管。結(jié)論提出了一種新的血管分割算法,利用Stein-Weiss函數(shù)的解析性來提取血管的邊緣,實驗結(jié)果表明,此算法可以有效快速地去除血管噪聲并得到更精細的分割結(jié)果。由于Stein-Weiss解析的性質(zhì)可以適合任意維數(shù),所以利用Stein-Weiss解析函數(shù)性質(zhì)可以進行2維或更高維的圖像邊緣識別。
【作者單位】： 廣州商學(xué)院計算機系;華南師范大學(xué)計算機學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Stein-Weiss解析函數(shù) 預(yù)處理 八元數(shù) 血管分割 維重建
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863)基金項目(2012AA021105) 國家自然科學(xué)青年基金項目(61402185) 廣東省育苗工程項目(2013LYM_0118) 廣州商學(xué)院2014年校級教學(xué)成果培育項目(JXCG201406)~~
【分類號】：TP391.41;R445
【正文快照】： 0引言準確精細的血管分割是醫(yī)學(xué)圖像3維重建與可視化以及疾病診斷和手術(shù)導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)[1]。目前,常用的醫(yī)學(xué)圖像分割方法主要分為以下幾類:基于區(qū)域的方法[2-11]、基于邊緣的方法[12-19]、基于模糊連接的方法[20-22]、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[23-24]以及基于活動輪廓的方法[2

【相似文獻】

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本文編號：799849