基于特征匹配与改进粒子滤波的冠脉目标跟踪算法

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CT血管造影(CTA)序列图像中冠状动脉(冠脉)的自动跟踪分割能帮助医生进行直观和快速地诊断,具有重要的临床意义。为此,提出一种针对CTA序列图像特点的目标跟踪算法,通过特征匹配和改进粒子滤波进行冠脉目标跟踪,最终生成高精度的冠脉三维模型。其中改进粒子滤波算法改变了粒子重采样规则,为追踪到运动状态突变目标提供基础。实验结果表明,该算法能够解决冠脉追踪中分叉繁多、形态变化以及运动状态变化剧烈等难点问题,具有较高的追踪准确度以及良好的鲁棒性,能够为冠心病的临床诊断起到有效的辅助作用。
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