【摘 要】
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针对血管影像中灰度不均和弱边缘情况下已有水平集模型不能正确分割血管问题,提出一种耦合了血管影像的几何信息、边缘信息和区域信息的水平集分割方法.首先,采用Hessian矩阵
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,重庆电子工程职业学院,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(81000651);江苏省自然科学基金项目(BK2010236);江苏省基础研究计划(BK2011331);中国科学院知识创新工程重要方向项目(KGCX-YW-909-1);苏州市技术专项(ZXS201003)
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针对血管影像中灰度不均和弱边缘情况下已有水平集模型不能正确分割血管问题,提出一种耦合了血管影像的几何信息、边缘信息和区域信息的水平集分割方法.首先,采用Hessian矩阵的各向异性性对血管状目标进行识别,对原始影像数据进行多尺度滤波;然后采用拉普拉斯算子零交叉点的快速边缘积分方法将边缘信息嵌入能量泛函中,构建一种基于结构、边缘和区域信息的水平集分割方法.相比于单一依靠影像边缘信息或区域信息模型及其改进模型,该方法在分割严重灰度不均匀的血管造影影像上能够准确提取血管,并精确定位血管边缘.
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