一种人体气道树快速自动提取算法的设计

为了从胸部CT图像中提取气道树,提出一种人体气道树的快速自动提取算法,其中包括三维区域生长、三维波传递和形态学优化3个步骤,通过多次迭代完成最终提取.区域生长的作用是提取气道树主体,三维波传递和形态学优化用于提取外围细支气管.在波传递中采用模糊逻辑判据,并利用形态学特征防止泄漏.将算法应用于28例数据,结果表明,利用该算法均能成功提取第5级或第6级支气管,且未泄漏;此外,该算法运行速度特别快,提取一个气管树耗时一般小于2s.     

基于k-means簇分析提取DSC成像的脑动脉输入函数

手动提取DSC-MRI脑灌注动脉输入函数的方法耗时长、对操作者依赖,同时准确性和可再现性较差.针对该问题,提出了一种基于k-means簇分析原理的半自动计算方法,对感兴趣区内像素分簇并计算各簇平均曲线,当某簇平均曲线的［峰值/(峰值到达时间×半高宽)］最大时,该簇像素的平均曲线则被视为动脉输入函数.选取20例健康被试的灌注数据进行测试,通过与传统手动方法进行比较,证实所提方法的临床可适用性.结果表明,基于k-means簇分析的半自动方法提取的动脉输入函数优于人工方法,提高了计算的准确性和可靠性,减少了分析时间和操作者依赖.