【摘 要】
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提出一种血管提取速度较快、中心路径提取精度较高的算法.首先,利用八叉树对体数据分块,进行血管的阈值分割和边界距离场计算时,根据每一块体数据的最大最小值与阈值的关系,只处理包含血管体素的体数据块;然后,利用血管体素的梯度值倒数和拉普拉斯变换值作为边界距离场计算的初始值;最后,利用重心法修正初始中心路径使之处于或更接近血管空腔的实际中心路径.选取了2条血管路径进行实验,结果表明本算法能够有效地提高血管
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提出一种血管提取速度较快、中心路径提取精度较高的算法.首先,利用八叉树对体数据分块,进行血管的阈值分割和边界距离场计算时,根据每一块体数据的最大最小值与阈值的关系,只处理包含血管体素的体数据块;然后,利用血管体素的梯度值倒数和拉普拉斯变换值作为边界距离场计算的初始值;最后,利用重心法修正初始中心路径使之处于或更接近血管空腔的实际中心路径.选取了2条血管路径进行实验,结果表明本算法能够有效地提高血管提取的速度和中心路径提取的精度.
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