基于自適應(yīng)區(qū)域增長與四維曲線的CT圖像中血管分割算法研究.pdf

1、血管類的疾病正越來越多的引起人們的重視,隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,對這類疾病的檢測手段也日漸成熟,醫(yī)學(xué)造影技術(shù)的出現(xiàn),是這類疾病檢測史上的一個里程碑,它為我們提供了一個高效的檢測方法,為了能夠進一步的提高這種方法的效率,充分利用計算機技術(shù),許多研究人員投入了大量的精力在這方面的研究之中,許多優(yōu)秀的血管分割算法也應(yīng)運而生。
　　CT圖像中的血管分割不同于一般的圖像分割,其開發(fā)難度很大,這是由CT(Computer Tomography

2、, CT)圖像的特點和血管的復(fù)雜性決定的,為了更好的完善針對 CT圖像的可實用血管分割算法,使其能準確、高效的提取出血管,本文著重在以下兩個方面進行了研究:(1)找到現(xiàn)有算法的不足,分析其問題出現(xiàn)的原因;(2)對現(xiàn)有算法提出改進并解決工程應(yīng)用上的問題,設(shè)計合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法流程,使其能夠處理大數(shù)據(jù)量并且在時間和空間開銷上能有所降低,實現(xiàn)更好的人機交互,降低人為因素對血管分割效果的影響,滿足實際臨床上的應(yīng)用要求。具體包括:
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3、.分析現(xiàn)有的一些算法:區(qū)域增長技術(shù)、基于活動輪廓的四維曲線算法、自適應(yīng)區(qū)域增長算法,這三種方法都是基于統(tǒng)計的思想。通過對腿部以及頸部和腹部 CT圖像的分割結(jié)果的分析,我們發(fā)現(xiàn)這三種算法具有很好的抗噪聲能力,并進一步找出這些算法的優(yōu)缺點。
　　2.自適應(yīng)區(qū)域增長算法可以檢測出血管分支,但是算法中參數(shù)比較多。通過改進立方體的移動規(guī)則以及競爭型區(qū)域增長的使用方式,減少了算法中的參數(shù)個數(shù)以及計算量,使得算法時間效率達到原來的三倍以上。而對