血管中心线提取算法
中心线提取算法
中心线提取算法
中心线提取算法是一种数学算法，用于提取物体或形状的中心线或轴线。
该算法主要基于几何形态学和图像处理技术。
其核心思想是将物体或形状抽象为一组点或线段，并通过一系列的操作，得到中心线或轴线。
中心线提取算法主要分为两种：基于距离场的方法和基于骨架化的方法。
基于距离场的方法是将物体或形状表示为距离场，通过计算距离场的梯度来获取中心线。
基于骨架化的方法是将物体或形状骨架化，通过对骨架进行修剪和简化，得到中心线。
中心线提取算法广泛应用于医学影像分析、工程设计和制造等领域。
例如，在医学影像分析中，中心线提取算法可以用于分析血管、神经等结构的形态和分布；在工程设计和制造中，中心线提取算法可以用于分析复杂物体的结构和制造过程。
总之，中心线提取算法是一种重要的数学算法，具有广泛的应用前景。
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hessian 中心线提取
hessian 中心线提取Hessian中心线提取Hessian中心线提取是一种基于Hessian矩阵的图像处理方法，用于提取图像中的中心线或边缘信息。
本文将介绍Hessian中心线提取的原理、应用以及优缺点。
一、原理Hessian中心线提取算法是基于二阶导数运算的方法，利用Hessian 矩阵的特征值和特征向量来确定图像中的中心线。
Hessian矩阵描述了图像中各个像素点的局部二阶导数信息，通过计算Hessian矩阵的特征值和特征向量，可以找到图像中的曲线结构。
具体而言，Hessian中心线提取算法的步骤如下：1. 对输入图像进行高斯滤波，以平滑图像并去除噪声。
2. 计算图像中每个像素点的Hessian矩阵。
3. 对每个像素点的Hessian矩阵进行特征值分析，得到特征值和特征向量。
4. 根据特征值的大小判断像素点是否为中心线上的点。
5. 针对特征值较大的像素点，利用特征向量确定其法向量方向，从而得到中心线的方向。
6. 根据中心线的方向，将特征值较大的像素点连接起来，形成中心线。
Hessian中心线提取算法在医学图像分析、机器视觉等领域具有广泛的应用。
在医学图像分析中，Hessian中心线提取可以用于血管分析、心脏分割等任务。
通过提取血管中心线，可以辅助医生进行血管腔径测量、血管病变分析等工作；而在心脏分割中，Hessian中心线提取可以用于提取心脏的边界，并辅助进行心脏功能分析。
在机器视觉领域，Hessian中心线提取可以用于图像拼接、物体识别等任务。
通过提取图像中的中心线或边缘信息，可以实现图像的对齐和拼接；而在物体识别中，Hessian中心线提取可以用于提取物体的轮廓信息，从而实现物体的识别和分类。
三、优缺点Hessian中心线提取算法具有以下优点：1. 可以提取图像中的曲线结构，对中心线或边缘信息的提取效果较好。
2. 算法原理简单，计算效率较高。
3. 对于不同尺度的曲线结构都具有较好的适应性。
冠状动脉中心线提取
冠状动脉中心线提取2018.12.51简介1.1步骤和实现方式本次任务是从冠状动脉增强图像提取血管中心线。
步骤和实现方式大致如下：•图像二值化：读入.mha格式CT图像，阈值处理；•空洞填充•图像细化：类似腐蚀，取最大内切球心的集合•端点分叉点检测：考虑26邻域内像素个数，卷积实现•断裂分支重连：寻找连接点，条件判断，Dijkstra最小代价连接•构建中心线：在分叉点集基础上追踪，数组存储在Cell中1.2运行说明coronary_refine.m是主要的运行函数。
其他函数和脚本：branchReconnect输入细化后的图像和权重（原始CT volume的像素值为可能性），其中调用了三维的Dijkstra函数；directConnect脚本很简短地实现在三维图像中两点连直线，但因为用了最短路径所以没有采用；其余函数都是由比较冗长的小功能封装成的。
两张图片运行时间小于一分钟。
2实现方法2.1阈值为了不让阈值化后丢失的成分过多，对后续分支重连的步骤造成困难，这里选择了较小的阈值0.1*原图最大值(2^16)。
这也导致最后结果中分支会显得比0.5的阈值下丰富很多，但算法能够原图(mha)保证最终中心线和真实血管走向的一致性。
2.2空洞填充一开始使用的是imfill函数，通过查看源代码可见这个函数调用了imcomplement和imreconstruct对二值图像进行填充。
imfill对三维图像的处理速度较慢，最终使用形态学库函数bwmorph3中的fill功能进行处理。
图1:Skeleton of a rectangle defined in terms of bi-tangent circles.2.3图像细化程序中调用了bwskel来实现。
Thinning在文献中有两种最为常见的方法，一种被称为“Onion peeling”1，顾名思义用不断的腐蚀操作来一层一层地剥开血管，难点是设置一定的条件来保证原有拓扑结构。
python血管中心线提取_解释说明以及概述
python血管中心线提取解释说明以及概述1. 引言1.1 概述本文将介绍python血管中心线提取的概念、方法和算法，并探讨其在医学图像处理领域的应用。
血管中心线提取是一种重要的图像分析技术，可以帮助我们准确地提取血管的中心线，进而对血管形态进行研究和分析。
随着医学影像技术的不断发展和计算机视觉算法的进步，越来越多的研究者开始关注并应用血管中心线提取技术。
本文将深入探讨血管中心线提取的背景、挑战以及当前所采用的研究进展和解决方案。
1.2 文章结构本文共分为五个部分：引言、血管中心线提取、解释说明、实施步骤与示例以及结论。
首先，在引言部分将对整篇文章进行概述，并明确目标和文章结构；接下来，我们将详细介绍血管中心线提取的定义、方法和算法，并探讨其在不同应用领域的具体应用情况；然后，通过解释说明部分，我们将阐述血管中心线在医学图像处理中的重要性以及提取过程中面临的挑战与困难，并概述当前的研究进展和技术解决方案；紧接着，在实施步骤与示例部分，我们将具体介绍在python 环境下进行血管中心线提取所需的数据准备、预处理、算法选择和结果评估等步骤；最后，在结论部分，我们将总结主要观点和发现，并展望未来血管中心线提取技术的发展方向和建议。
1.3 目的本文旨在全面介绍python血管中心线提取技术，深入探讨其原理和方法，并通过具体实施步骤及示例演示其应用。
同时，我们希望能够增强读者对于血管中心线提取在医学图像处理中的重要性的认识，并了解当前研究进展和技术解决方案。
通过本文的阅读，读者将能够获得关于血管中心线提取技术的全面了解，并为进一步开展相关研究或应用工作提供基础知识和指导。
2. 血管中心线提取：2.1 定义：血管中心线提取是指从医学图像中获取血管的主要轴线、中线或中心路径信息的过程。
血管中心线可以作为分析和诊断工具，用于观察血管形态、分析血流情况以及辅助疾病诊断等医学应用。
2.2 方法和算法：在实现血管中心线提取时，通常采用计算机视觉和图像处理的方法与算法。
一种核磁共振图像中颈动脉血管中心线的提取方法及系统[发明专利]
![一种核磁共振图像中颈动脉血管中心线的提取方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/ea5c7e0e856a561253d36f66.png)
专利名称：一种核磁共振图像中颈动脉血管中心线的提取方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：辛景民,张璞,武佳懿,郑南宁
申请号：CN202011225935.1
申请日：20201105
公开号：CN112529839A
公开日：
20210319
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种核磁共振图像中颈动脉血管中心线的提取方法及系统，所述方法用于非疾病诊断目的，包括以下步骤：步骤1，获取若干受试者颈动脉的T1加权MRI图像组成训练集；将训练集中每张T1加权MRI图像的颈动脉区域进行标注，获得标注后的训练集；步骤2，将步骤1获得的标注后的训练集输入特征图提取网络，获得训练集中每张T1加权MRI图像的3种尺度的特征图；步骤3，将训练集中的每张T1加权MRI图像的3种尺度的特征图输入检测网络，对检测网络进行训练，获得训练好的检测网络。
本发明将多层次网络信息进行融合，形成多尺度监测信息，能够大大提高颈动脉血管中心线提取的准确性。
申请人：西安交通大学
地址：710049 陕西省西安市咸宁西路28号
国籍：CN
代理机构：西安通大专利代理有限责任公司
代理人：李鹏威
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DSA脑血管图像的分割和中心线提取算法研究的开题报告
DSA脑血管图像的分割和中心线提取算法研究的开题报告一、选题背景及意义随着人口老龄化趋势的不断加剧，脑血管疾病的发病率也呈现出逐年上升的趋势。
脑血管病变导致的脑卒中是一种严重的疾病，它不仅会对患者的生命造成威胁，还会给患者的家庭和社会带来沉重的负担。
因此，对脑血管疾病的早期诊断和治疗非常重要。
DSA（Digital subtraction angiography）是一种常用的脑血管成像技术，它可以在血管内注射造影剂，通过数字减影技术来获取高分辨率的血管图像。
DSA图像中包含了重要的血管信息，对于脑血管病变的诊断和治疗起到了至关重要的作用。
分割和中心线提取是DSA图像处理的关键步骤之一，这些信息可以为后续的分析和诊断提供重要的基础。
因此，如何有效地完成DSA脑血管图像的分割和中心线提取成为了当前DSA图像处理研究的热点和难点问题。
二、研究内容和目标本文的主要目的是研究DSA脑血管图像的分割和中心线提取算法，包括以下研究内容：1. 介绍DSA脑血管图像的特点及其在脑血管病变诊断中的应用。
2. 分析现有的DSA脑血管图像分割和中心线提取算法的优缺点。
3. 提出一种基于深度学习的DSA脑血管图像分割和中心线提取算法，并对其进行实验验证。
4. 对比实验结果，评估所提算法的性能和效果。
三、研究方法和步骤1. 收集DSA脑血管图像数据集。
2. 对DSA脑血管图像进行预处理，包括去噪、增强等操作。
3. 分析现有的DSA脑血管图像分割和中心线提取算法，总结其优缺点。
4. 基于深度学习，提出一种DSA脑血管图像分割和中心线提取算法。
5. 对比实验，评估所提算法的性能和效果。
四、研究计划及预期成果1. 2022年1-2月：收集DSA脑血管图像数据集。
2. 2022年3-4月：DSA脑血管图像预处理及现有算法的分析总结。
3. 2022年5-12月：提出基于深度学习的DSA脑血管图像分割和中心线提取算法，并进行实验验证。
血管中心线提取算法
血管中心线提取算法一、介绍血管中心线提取算法是一种用于从医学图像中精确提取血管中心线的技术。
血管中心线是指血管的主要轴线，准确提取血管中心线可以帮助医生准确诊断和治疗血管相关疾病。
本文将详细讨论血管中心线提取算法的原理、方法和应用。
二、原理与方法2.1 原理血管中心线提取算法的基本原理是通过分析医学图像中的强度和形态信息，定位血管的主要轴线。
其中，强度信息可以通过图像灰度值来表示，形态信息可以通过图像上的像素位置和形状来表示。
2.2 方法血管中心线提取算法的具体方法包括以下几个步骤：2.2.1 预处理预处理是为了提取图像中的血管边界信息，常用的预处理方法包括高斯滤波、直方图均衡化和图像分割。
2.2.2 血管边界提取血管边界提取是为了得到血管的粗略位置，常用的方法包括Canny边缘检测、Sobel算子和拉普拉斯变换。
2.2.3 血管中心线追踪血管中心线追踪是为了从血管边界中提取出血管的主要轴线，常用的方法包括细化、曲线拟合和分岔节点判断。
2.2.4 优化与后处理优化与后处理是为了进一步提高血管中心线的精确性，常用的方法包括图像滤波、误差校正和补偿。
三、应用与发展血管中心线提取算法在医学图像处理领域有着广泛的应用和发展前景。
3.1 医学诊断血管中心线提取算法可以帮助医生在诊断中更准确地定位和分析血管病变。
通过血管中心线的提取，医生可以观察血管的形态、长度和走向，以判断是否存在血管阻塞、狭窄或异常扩张等病变。
3.2 血管手术规划血管中心线提取算法可以帮助医生进行血管手术的规划和导航。
通过提取血管中心线，医生可以在手术前对血管进行三维重建，并确定手术路径和手术难度。
这使得血管手术更加精确和安全。
3.3 虚拟血管内镜血管中心线提取算法可以用于虚拟血管内镜系统的构建。
通过提取血管中心线，可以将医学图像中的血管信息与虚拟血管模型相结合，使医生能够在虚拟环境中进行血管内操作和培训。
3.4 自动化图像分析血管中心线提取算法可以用于自动化图像分析。
dsa中心线提取
dsa中心线提取
DSA中心线提取是医学影像处理中的一项重要任务，主要用于提取血管的骨架信息，以便进一步的分析和处理。
以下是DSA中心线提取的步骤：
1.预处理：对DSA图像进行预处理，包括去噪、滤波、增强等操作，以提高图像质量，便于后续的处理。
2.阈值分割：通过设定合适的阈值，将DSA图像中的血管区域分割出来。
常用的阈值分割方法有全局阈值法、自适应阈值法等。
3.骨架化：将分割出的血管区域进行骨架化处理，即去除多余的枝叶信息，保留血管的骨架结构。
常用的骨架化算法有迭代最近点算法、快速行进算法等。
4.细化：对骨架化后的血管进行细化处理，即不断去除血管的分支，直到达到所需的细化程度。
常用的细化算法有Hilditch算法、Zhang-Suen细化算法等。
5.中心线提取：在细化后的血管中提取中心线。
常用的中心线提取算法有基于距离变换的方法、基于路径规划的方法等。
以上步骤中，每个步骤都需要注意参数的选择和处理效果，以及处理过程的稳定性和可靠性。
同时，根据具体的DSA图像和需求，可能需要对以上步骤进行调整和优化。
冠状动脉中心线提取
冠状动脉中心线提取2018.12.51简介1.1步骤和实现方式本次任务是从冠状动脉增强图像提取血管中心线。
步骤和实现方式大致如下：•图像二值化：读入.mha格式CT图像，阈值处理；•空洞填充•图像细化：类似腐蚀，取最大内切球心的集合•端点分叉点检测：考虑26邻域内像素个数，卷积实现•断裂分支重连：寻找连接点，条件判断，Dijkstra最小代价连接•构建中心线：在分叉点集基础上追踪，数组存储在Cell中1.2运行说明coronary_refine.m是主要的运行函数。
其他函数和脚本：branchReconnect输入细化后的图像和权重（原始CT volume的像素值为可能性），其中调用了三维的Dijkstra函数；directConnect脚本很简短地实现在三维图像中两点连直线，但因为用了最短路径所以没有采用；其余函数都是由比较冗长的小功能封装成的。
两张图片运行时间小于一分钟。
2实现方法2.1阈值为了不让阈值化后丢失的成分过多，对后续分支重连的步骤造成困难，这里选择了较小的阈值0.1*原图最大值(2^16)。
这也导致最后结果中分支会显得比0.5的阈值下丰富很多，但算法能够原图(mha)保证最终中心线和真实血管走向的一致性。
2.2空洞填充一开始使用的是imfill函数，通过查看源代码可见这个函数调用了imcomplement和imreconstruct对二值图像进行填充。
imfill对三维图像的处理速度较慢，最终使用形态学库函数bwmorph3中的fill功能进行处理。
图1:Skeleton of a rectangle defined in terms of bi-tangent circles.2.3图像细化程序中调用了bwskel来实现。
Thinning在文献中有两种最为常见的方法，一种被称为“Onion peeling”1，顾名思义用不断的腐蚀操作来一层一层地剥开血管，难点是设置一定的条件来保证原有拓扑结构。
一种基于管状特征的冠脉中心线自动提取算法
一种基于管状特征的冠脉中心线自动提取算法王胜军;付玲;康雁;刘积仁【摘要】针对冠脉分割不准确以及血管曲率变化比较大导致的中心线提取不准确问题,提出了一种基于管状结构特征的冠脉中心线自动提取算法.首先对冠脉进行基于骨架线节点结构特征的冠脉血管中心线粗提取;然后利用冠脉的管状结构特征,提出三种血管结构判断准则,以检测血管断开情况;最后利用血管的局部结构特征,校正血管中心线,以得到完整、连续的血管中心线.对冠脉CTA体数据进行实验,实验结果表明该算法能够很好地解决冠脉分割不准确以及血管曲率变化比较大情况下造成的中心线提取不正确问题,具有很强的鲁棒性.【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(032)001【总页数】5页(P27-31)【关键词】中心线提取;管状结构特征;骨架线;冠状动脉;血管结构【作者】王胜军;付玲;康雁;刘积仁【作者单位】东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110819;东北大学中荷生物医学与信息工程学院,辽宁,沈阳,110819;东北大学中荷生物医学与信息工程学院,辽宁,沈阳,110819;东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110819;东北大学中荷生物医学与信息工程学院,辽宁,沈阳,110819【正文语种】中文【中图分类】TP391.72在医学影像分析中,管状组织的中心线提取已经得到越来越多的应用,尤其是在诊断冠心病方面·近年来,冠心病已成为人类的第一杀手,冠脉计算机断层造影增强图像(computed tomography angiography,CTA)由于其高时空分辨率和无创性,已经成为目前临床上医生诊断心血管疾病的主要筛查手段·目前,血管中心线的提取算法主要有三种:1)基于细化的方法[1-4],此方法的基本思想是根据血管分割后的二值图像,采用数学形态学的腐蚀运算得到血管骨架线·此方法能够很好地保持血管的拓扑结构,但其依赖血管分割的结果,当血管出现过分割或欠分割时,其所得到的血管中心线是不准确的·2)基于方向追踪的方法[5-6],此方法的基本思想是给出初始点,通过计算血管各相邻点之间的关系,自动追踪出血管的中心线·此方法能很好地解决血管中心线的连续性问题,但对血管的整体拓扑结构不敏感,容易把两支血管的部分段连接成一条血管的中心线,出现中心线提取错误现象·3)基于距离变换的方法[7-8],此方法的基本思想是通过在到起点距离值相同的体素中找出到表面的最短距离值最大的体素点,将这些体素点连接就构成了血管中心线·此方法提取的中心线位置较为准确,但受分割结果和血管曲率变化影响比较严重,不适用于冠脉的中心线提取·由此可见,以上三种算法是针对不同的应用背景和问题,并且算法间各有利弊·针对冠脉分割不准确和血管曲率变化比较大、分支较多,造成的中心线提取不正确问题,本文提出了一种基于管状组织结构特征的中心线自动提取算法·充分结合与利用细化算法保持整体拓扑性能好和追踪算法能局部最优的优势,通过对冠脉进行骨架线提取并提出了3个血管局部断开判断准则,来解决血管错误断开造成的中心线提取不准确问题,从而得到完整、连续的血管中心线·本文的算法可扩展应用到其他管状组织的中心线提取问题上·1 骨架线节点特征的中心线预提取1.1 基于节点属性特征的骨架线节点分类血管骨架线体现了血管图像的形态特征·细化是一种提取骨架的过程·文献[1]提出了一种基于形态学的提取物体中轴线的连续三维细化算法,采用这种细化方法得到的骨架线具有26邻域的单像素连通性,即骨架线上任意一点只属于以下三种属性: 1)端点,说明此点只有1个邻域点,在血管上表现为血管起始点或者是血管末端点,如图1中PA和PB点;图1 节点分类和提取示意图Fig.1 Schematic of node classification and extraction2)普通连接点,说明此点具有2个邻域点,在血管上表现为血管的中间点,如图1中MA和MB点;3)分支点,说明此点具有3个领域点,在血管上表现为血管分叉点,如图1中QA和QB点·根据骨架线上节点的3个属性特征,可以预提取出血管的各支中心线,为后面的中心线校正算法提供输入·此时血管的中心线具有血管的整体形态特征,即使出现血管曲率变化比较大或分支比较多的情况,也能准确地把握血管的走形·血管中心线的预提取过程如下:1)对血管树进行分类,即通过判断骨架线上的节点是否相连或可由骨架线上其他节点间接相连来判断这些节点是否属于同一类,如图1所示,PA,MA和QA节点归为一类,A类和B类是两个不同的血管树·2)选择其中一个血管树的任意一个端点作为初始点·判断其是否运算过,若没有则进行过程3);若有则继续选择其他血管树的端点,直到所有血管树都处理完为止·3)沿着血管树进行节点搜索·判断当前点的26邻域中骨架线上节点的属性:如果是普通连接点,则更新当前点,继续进行过程3);如果是分叉点,则将分支点存储起来,继续进行过程3);如果是端点,则进行过程4)·4)判断是否还存在未计算的分支点:如果有,将该点从分支存储结构中删除,并继续过程3);如果没有,则说明此血管树的节点搜索过程结束,继续进行过程2)·1.2 基于血管整体结构特征的根节点提取1.1 节中所提取的血管中心线虽然具有血管的形态特征,但是却缺乏血管的走向信息,即所提取的中心线只是一条从血管的一个端点到另一个端点的线·如图2右边的中心线所示,在不知道冠脉根节点的情况下,提取的中心线会出现把两支血管的各自分支组合成一支血管的中心线的现象,导致中心线提取错误·因此还必须知道冠脉血管的根节点,才能正确把握冠脉血管中心线的方向,如图2中左边提取的冠脉血管中心线·通过分析冠脉的医学解剖结构知识以及观察冠脉三维结构重建图可知,心脏冠脉树只有两个:左冠脉和右冠脉·其中每个冠脉树只有一个根节点,位于整个冠脉偏上的位置、升主动脉的开口处,因此可以通过同类(或不同类)的节点位置关系确定根节点·在连通的一类节点中,根据分割结果中是否具有升主动脉而采用不同的根节点确定方法,以保证根节点提取算法的鲁棒性·图2 不同节点下的中心线提取对比Fig.2 Centerline extraction with different node2 血管局部结构特征的中心线校正在实际医学影像后处理的应用中,由于受到CTA图像的复杂性及强随机性等客观因素的影响,或采用的分割策略对于过分割抑制过度等造成的欠分割断开现象[9],其细化后得到的骨架线必然是断开的,这将导致1.1节中冠脉树的分类个数超过实际冠脉树的个数·因此还必须把含有根节点的冠脉树和其他不含有根节点的血管树进行连接,以校正1节中预提取的血管中心线·2.1 血管局部几何形态特征判断在对两个血管树进行连接时,最重要的一点就是对两个血管树之间的断开部位进行判断·因此可以在1.1节的基础上,对不同血管树端点之间的结构进行判断,以连接断开的血管树·在这里本文通过大量的实验,观察分析后提出了三种判断准则,通过联合判断来保证其准确性·1)两端点之间的距离·从血管的拓扑结构出发,对实际断开部位进行观察、分析发现断开部位一般具有较小的尺寸,在细化后的骨架线上体现为断开位置的端点对具有较近的距离,因此将不同血管树的端点之间的距离作为断开部位的判断准则之一·如图3所示,D12为两端点 P1和 P2之间的距离·当D12满足D12＜Dt时,认为两端点之间有可能存在血管断开情况,则继续进行下一个判断·其中Dt为距离阈值,是由不同的管状组织的结构特征决定的·2)两端点指向内侧的向量之间的夹角·由于断开部位的两侧属于同一支血管,生理结构上一般会平滑的连接,不会出现较大的转折,因此端点两侧的延伸线之间会有较大的夹角·如图3所示,设两端点 P1和 P2各自指向内侧方向的邻近骨架点的方向向量分别为 V1和 V2,则θ(0°≤θ≤180°)为两向量之间的夹角,θt为夹角阈值,阈值的选择是由不同的管状组织的结构特征决定的·当θ满足θ＞θt时,认为该节点对之间具有断开特征,继续进行后续处理·图3 断开部位判断方法说明图Fig.3 Judgement of disconnected parts3)两端点之间的血管局部结构特征·对于符合上述两个判断准则的端点对,还必须考虑两个血管树端点之间区域是否存在血管结构·若只采用上述两种方法进行判断,则很可能出现一条血管树的中间断开部位与另一条血管树的实际末端部位相连的现象·因此还必须对其做进一步处理,逐点判断两端点之间是否具有血管结构,并在满足条件时,校正中心线,具体过程见2.2节·2.2 基于血管局部结构特征的中心线校正对两端点进行血管局部结构特征判断的过程实际是沿两端点的方向不断逐点搜索和判断的过程,搜索的依据是CTA体数据中血管处具有高亮的CT值·图4是基于血管局部结构特征的中心线连接示意图,其中P1和P2是断开部位的两个端点,P′是两端点之间搜索到的可能的血管中心点,P是经过中心似然函数值确定的血管中心点,通过不断地把经过判断后的血管中心点融入1节中粗提取的血管中心线中,可以完成血管树之间的连接,从而完成中心线的连接和校正·图4 断开部分连接示意图Fig.4 Connection of disconnected parts of vessel中心似然函数是基于几何形状提出来的概念·从血管的解剖学知识上可知,血管的横截面呈现为一个类椭圆形,是一个几何对称图形,即沿各个方向过中心点的直线被中心点平分,如图5所示·图5是图4中过P′点的血管横截面示意图·从血管横截面内任意一点P出发,可以产生一组射线对l1,l2,…,ln,每组射线对到达血管的边缘之后停止·对于每组射线对,都存在方向相反的两条射线r1li和r2li·因此可以通过计算其中心点似然性函数CL[10]来校正中心点·CL越接近1,说明此点越接近血管的中心点·图5 中心点可能性函数计算说明图Fig.5 Explanation to calculate center likelihood综上所述,图6给出了本文冠脉中心线提取算法的完整流程图·图6 冠脉中心线自动提取的完整流程示意图Fig.6 Flowchart of automatic centerline extraction of coronary arteries3 实验与讨论为了验证本文算法的准确性和鲁棒性,实验时分别对细化、方向追踪和本文的方法进行对比,选取临床得到的CTA体数据进行实验,实验图像来源于中国医科大学附属盛京医院·从图7中可以看到当血管分割良好,不存在欠分割的情况下,即使血管曲率变化比较大或分支比较多,其细化后提取的中心线也能够很好地保持血管的拓扑结构,其形态、位置以及走形都与原血管保持一致,但是当血管分割出现错误断开的情况下,采用细化算法提取的中心线会出现断开的现象,如图7中方框所示,这必然导致血管中心线提取错误·图7 细化算法提取血管中心线Fig.7 Centerline extraction by refining从图8a中可以看到,即使出现分割不准确造成的错误断开部位,方向追踪算法也能很好地连接断开血管的中心线,使得中心线完整、连续·但是当冠脉树血管中出现血管曲率变化比较大或血管分支比较多的时候,方向追踪算法提取的血管中心线将会在追踪的过程中截止或改变方向,从而不能得到完整的血管中心线,或者出现错误提取血管中心线的现象,如图8b所示·图8 方向追踪算法提取血管中心线Fig.8 Centerline extraction by directional tracing algorithm(a)—断开中心线被连接;(b)—方向追踪错误·图9是采用本文的方法得到的血管中心线示意图,图中只显示了其中一只血管的中心线提取情况·从图9中可以看出,无论是单个血管树,还是多个血管树,无论分割结果中是含有升主动脉,还是不含有升主动脉,无论分割结果是好还是坏,所提取的中心线都能够很好地保持原血管的拓扑结构·对于血管分割不正确造成的血管错误断开部位,本文的算法也能够在保证原血管走向的基础上,对断开部位进行校正、连接·对于血管曲率变化比较大或血管分支比较多的情况,本文的算法也能够正确地提取血管的中心线·表1是对50套冠脉CTA体数据进行细化、方向追踪和本文算法的中心线自动提取的统计结果,其中共有92个冠脉树,222条血管,其中正确率是指正确提取中心线总条数占血管总条数的百分比·实验时所用的血管结构判断阈值是大量的统计数据所得到的经验值,其中判断准则1中的距离阈值为9 mm,判断准则2中的角度阈值为90°·表中WN/TN表示错误提取中心线条数/血管总条数;DWN表示断开错误造成的中心线提取错误条数;OWN表示方向错误造成的中心线提取错误条数·图9 中心线提取结果图Fig.9 Results of centerline extraction表1 3种方法提取中心线数据对比Table 1 Comparison between three algorithms for centerline extraction方法 WN/TN DWN OWN 正确率/%单独细化 64/222 24 40 71.2直接追踪 109/222 6 103 50.9本文算法 43/222 2 41 80.6从表1统计到的实验数据中可知,细化和追踪两种方法对冠脉中心线的自动提取都存在一定的局限性·基于细化的中心线提取方法虽然能够提供血管完整的拓扑结构信息,但是却不能自动连接血管错误断开的部位;基于方向追踪的方法虽然能自动连接血管错误断开的部位,但是却不能顾及血管整体的拓扑结构信息·这两种方法在提取管状组织的中心线时都不具有鲁棒性·本文从管状组织的结构特征出发,对血管中心线进行自动提取,在分割出来的222条血管中,能够正确提取179条血管中心线,正确率为80.6%·4 结论针对冠脉的中心线提取问题,本文分别从管状组织的整体和局部结构特征出发,提出了一种基于管状组织结构特征的冠脉中心线自动提取算法·首先从冠脉的整体结构特征出发,对血管细化后的骨架线上的节点进行属性分类;然后针对分割问题造成的血管错误断开的情况,提出了基于血管局部结构特征的3个判断准则,从而实现正确提取血管中心线的目的·对50套冠脉CTA体数据进行实验,结果表明,本文方法提取的中心线结果优于细化算法和方向追踪算法,具有很强的鲁棒性,有利于CTA在心血管疾病的临床诊断中的应用,同时本文的方法也可扩展应用到其他管状组织的中心线提取问题上·参考文献:[1] Kalman P,Erich S,Emese B,et al.A sequential 3D thinning algorithm and its medical application[J].Information Processing in Medical Image:LectureNotes in Computer Science,2001,2082:409-415.[2] She F H,Chen R H,Gao W M,et al.Improved 3D thinning algorithms for skeleton extraction[J].Digital Image Computing:Techniques and Applications,2009,9(2):14-18.[3] Ma C M,Sonka M.A fully parallel 3D thinning algorithm and its applications[J].Computer Vision and Image 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血管中心线提取算法
血管中心线提取算法是一种重要的医学影像分析技术，它可以从医学影像中自动提取出血管的中心线，并进一步分析血管变化、疾病诊断等。
血管中心线提取算法的实现需要考虑的因素比较多，其中最主要的便是血管形态复杂、背景噪声干扰等。
下面我们将针对这些关键因素来介绍一些比较常见的血管中心线提取算法。
1. 基于弱纹理增强的算法
该算法主要通过增强图像的纹理特征来识别和提取血管的中心线。
它首先采用高斯滤波等算法对图像进行平滑处理，然后对平滑后的图像进行梯度变换，从而得到梯度幅值图像。
接着，算法通过对梯度幅值进行弱纹理增强来减少干扰，最后采用二值化算法进行血管轮廓的提取，并通过数学形态学算法进行中心线的提取。
2. 基于曲率的算法
该算法主要是利用了血管曲线的几何形状，通过计算曲率值来自动提取血管的中心线。
它先将图像进行二值化处理，然后选取一段适当的
血管段，通过曲率的计算来确定该段血管的中心线，然后通过迭代的
方法逐步延伸中心线，直到将整个血管网络的中心线提取为止。
3. 基于血管分支的算法
该算法主要是通过检测血管分支的拓扑关系来提取血管的中心线。
它
首先对图像进行预处理，然后采用一种基于角点检测的算法来检测图
像中的血管分支点。
接着，算法通过将分支点连成线段来确定血管网
络的基本框架，然后通过调整线段的位置和方向来提取血管的中心线。
总之，血管中心线提取算法是一项挑战性较大的工作，需要结合多种
算法和数学模型来实现。
同时，在实际应用过程中，我们还需要针对
不同的医学影像类型和疾病特征，选择适合的算法来提取血管中心线，并进一步进行血管分析、疾病诊断等。