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发布时间:2023-03-01
适用场景: 图像处理
解决的技术问题: 第一类是基于血管中心线的分叉点提取方法,这种算法依赖于前期血管分割的精度以及细化的准确性,容易产生许多误检分叉点,或是对弱血管存在漏检情况;第二类是基于Hessian矩阵的分叉点提取方法,这类方法对噪声敏感,同时难以区分血管分叉点与血管端点;第三类方法是基于机器学习算法的分叉点提取方法,这类方法由于使用了机器学习算法,在训练阶段会占用比较多时间,提取效率较低。
说明书概要: 本发明属于图像处理领域,提供了一种肺部CT图像的血管分叉点提取方法及系统。该方法及系统充分利用了血管分叉点在几何结构上的球型特征、以及张量投票的累加性,通过对增强后的肺部CT图像上属于血管的像素点进行球张量投票,求解球张量显著性系数的局部最大值以获得备选血管分叉点,之后利用主成分分析算法去除血管的末端点,得到准确的肺部血管分叉点。该方法及系统无需图像前期操作,对噪声具有较强的鲁棒性,为后期的图像配准和肺部运动估计提供重要依据,有利于后期的肺部CT图像分析,辅助临床诊断与治疗。
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