伴随着计算机断层扫描技术(CT)、磁共振技术(MRI)等多种先进成像技术的发展,医学影像技术已在临床诊断、手术治疗、康复检测及远程医疗等方面得到了广泛应用。而CT影像因其高分辨、价位低等因素在介入治疗或是微创手术中备受青睐。在CT引导的介入手术中,“线状物”器械的迅速准确定位对手术的顺利进行起到关键作用,尤其对于手术导航系统的设计,如活检、介入式手术等。本文主要研究CT图像中“线状物”器械的检测方法,主要工作有以下两个方面:针对介入手术中针尖的识别问题,本文提出了一种快速的“线状物”器械消融针检测和定位方法。首先利用改进的非局部均值滤波算法对CT图像进行降噪,获得噪声较少的平滑图像,然后利用梯度算子二值化,在平滑图像上提取图像边缘检测信息,为下一步检测器械特征点做准备。在利用改进的Hough变换检测线段,结合边缘检测图像检测出“线状物”器械的特征点,其中掺杂着无关噪点,为去除这些无关噪点,最后利用改进的DBSCAN聚类方法实现有关特征信息提取。为了减少Hough变换中过度依赖阈值选取的问题,同时结合图像灰度信息,提出了一种基于Radon变换的直线检测方法。该算法首先对CT图像运用改进的非局部均值滤波算法降噪,并用Canny算子提取出边缘,然后利用改进的Radon变换在边缘检测图上检测出直线所在的轨迹,运用测得直线的“中心点”原理提取出中心轴,最后采用滑动窗口算法确定直线的端点位置。该算法计算简单,可在充分利用图像灰度信息的同时降低了算法的复杂度。通过临床诊断中的CT图像对两种“线状物”器械检测方法进行了验证。实验通过构造长度、角度、端点位置残差模型,分别从长度残差、角度残差,端点位置残差及改进时间四个方面做了定量分析和对比。各种数值实验表明,本文提出的算法有更佳的检测精度,能快速地在CT图像中检测出“线状物”手术器械,检测结果能够满足实际需求。