【摘 要】
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快速准确地从医学图像中提取血管结构是许多临床医疗的基础。然而,大多数血管分割方法忽略了分割结果中孤立点和冗余点的存在。本文提出一种基于先验形状和局部统计的血管分割方法,能有效消除异常值并精确分割粗细血管。首先,定义了一种改进的血管滤波器,用于量化每个体素属于管状结构的可能性;其次,执行匹配和连接操作以获得血管掩模;最后,在血管掩模基础上实现基于局部统计的区域生长方法,得到较为完整的无外围值的血管树
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
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快速准确地从医学图像中提取血管结构是许多临床医疗的基础。然而,大多数血管分割方法忽略了分割结果中孤立点和冗余点的存在。本文提出一种基于先验形状和局部统计的血管分割方法,能有效消除异常值并精确分割粗细血管。首先,定义了一种改进的血管滤波器,用于量化每个体素属于管状结构的可能性;其次,执行匹配和连接操作以获得血管掩模;最后,在血管掩模基础上实现基于局部统计的区域生长方法,得到较为完整的无外围值的血管树。与Frangi方法以及Yang方法在实际血管造影图像上的实验和比较,证明该方法在保持血管分支连通的同时
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