基于形态学和动态规划的冠状动脉树分割方法

为辅助医生临床诊断,提出了一种冠状动脉血管树的提取方法。提取方法包含基于形态学的冠状动脉路径线提取;基于圆模板的冠状动脉段的区域划分;基于动态规划方法的冠状动脉树边缘提取。该方法可以在无人工干预的情况下自动获取完整、单连通和单像素的冠脉树边缘。实验结果表明,与已有的获取冠状动脉树边缘方法相比较,该方法有很好的准确性。     

基于Hessian矩阵的冠状动脉中心线的跟踪算法

冠状动脉血管造影对医生临床诊断心血管疾病非常有帮助。在冠状动脉造影图像上对冠脉中心线的正确提取是冠脉边缘定位和三维重建的基础。该文提出的中心线提取方法是对经典Sun算法的改进,此方法结合了Hessian矩阵特征向量和Canny算子来进行准确提取。实验结果表明:结合Hessian矩阵特征向量的方向,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉曲率变化剧烈而跟踪不准确的情况;结合Canny算子的半径计算,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉重叠和交叉出现时错误跟踪的情况。与经典Sun算法相比,本方法有很好的鲁棒性和较高的准确性。     

基于Hessian矩阵的冠状动脉中心线的跟踪算法

冠状动脉血管造影对医生临床诊断心血管疾病非常有帮助。在冠状动脉造影图像上对冠脉中心线的正确提取是冠脉边缘定位和三维重建的基础。该文提出的中心线提取方法是对经典Sun算法的改进,此方法结合了Hessian矩阵特征向量和Canny算子来进行准确提取。实验结果表明:结合Hessian矩阵特征向量的方向,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉曲率变化剧烈而跟踪不准确的情况;结合Canny算子的半径计算,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉重叠和交叉出现时错误跟踪的情况。因此,与经典Sun算法相比,本文提出的方法有很好的鲁棒性和准确性。