基于Hessian矩陣和區(qū)域增長(zhǎng)的血管分割算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目前血管疾病已經(jīng)成為影響人類健康、威脅人類生命的主要疾病之一。隨著數(shù)字醫(yī)療器械和成像技術(shù)的發(fā)展，磁共振血管造影、X射線血管造影、CT血管造影以及數(shù)字減影血管造影等醫(yī)學(xué)圖像能夠提供大量的病理信息，成為診治血管疾病不可或缺的手段，被廣泛使用在臨床診斷過(guò)程。三維血管的可視化不僅可以了解血管的生理形態(tài)、解剖結(jié)構(gòu)及血流狀態(tài)，而且還能在血管疾病診斷、手術(shù)規(guī)劃和引導(dǎo)治療等方面發(fā)揮重要的作用，成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者們的重點(diǎn)研究課題之一。
　　本文主要研究

2、醫(yī)學(xué)圖像中血管的增強(qiáng)和分割算法。在血管增強(qiáng)方面，利用血管圖像成像的先驗(yàn)知識(shí)，提出了一種新的血管濾波增強(qiáng)算法。首先構(gòu)造圖像的Hessian矩陣，進(jìn)行Hessian矩陣特征值計(jì)算;然后進(jìn)行特征值分析并結(jié)合雙向高斯核函數(shù)構(gòu)造多尺度線性濾波器;最后使用濾波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)。在血管分割方面，提出了一種基于頻譜信息的區(qū)域增長(zhǎng)血管分割算法。該算法先對(duì)某個(gè)包含血管結(jié)構(gòu)的感興趣區(qū)域進(jìn)行傅里葉變換，得到該感興趣區(qū)域的頻譜;然后對(duì)圖像頻譜進(jìn)行分析，通過(guò)局

3、部頻譜信息提取出血管結(jié)構(gòu)的主特征方向;之后結(jié)合邊緣信息找出血管結(jié)構(gòu)的中心點(diǎn)，并以此作為區(qū)域增長(zhǎng)算法的種子點(diǎn);最后使用改進(jìn)的區(qū)域增長(zhǎng)算法對(duì)整個(gè)血管進(jìn)行分割。
　　通過(guò)對(duì)不同區(qū)域包括肝血管、腹主動(dòng)脈血管以及視網(wǎng)膜血管的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的血管濾波增強(qiáng)算法在有效的突出血管結(jié)構(gòu)的同時(shí)也很好的抑制了噪聲以及其他結(jié)構(gòu)的干擾，是一種高質(zhì)、高魯棒性的血管增強(qiáng)算法;本文提出的血管分割算法在能夠高效率、高質(zhì)量的提取出目標(biāo)區(qū)域的血管的同時(shí)也有