曲率定位的图像区域化SSDA模板匹配方法

提出了一种结合区域化SSDA方法进行模板匹配的方法,基于灰度曲线的微血管定位和检测,并利用定位的特征区域的伪色差灰度图像形成图像模板,用于微血管显微图像的匹配和纠偏。在微血管的显微图像序列配准中进行了应用和测试,实验结果表明该方法可以有效应用于显微血管图像的快速匹配分析。     

球B样条曲线结合树状结构的脑血管表示模型

针对分割之后的脑血管体数据场,提出基于球B样条曲线结合树状结构的表示模型.该模型中主要分为3个步骤表示脑血管:首先采用Hessian矩阵结合弹性球的方法获取脑血管的中心线和半径信息,可提高中心线的求取精度并且在中心线的求取过程中即可获得半径;然后对获得的中心线和半径进行树状重构,得到符合血管的形态拓扑结构,便于对脑血管进行遍历;最后对重构之后的每一分支血管采用球B样条曲线的方式来描述,以对脑血管病变区域进行检测,并能针对不同大小的显示窗口采用多尺度方式绘制.实验结果表明,文中模型在脑血管的显示、病灶检测等方面具有极大优势.     

基于区域增长与局部自适应C-V模型的脑血管分割

提出了一种针对TOF MRA(time-of-flight magnetic resonance angiography)磁共振图像的双重分割脑血管提取方法。首先结合高斯滤波,采用二维OTSU算法,结合MIP(maximum intensity projection)图像获得三维血管种子点,定义全局与局部信息相结合的区域增长规则,通过区域增长算法对血管进行粗分割;然后,采用 Catt 扩散模型对体数据场进行各向异性滤波,提出了局部自适应C-V模型,将初步分割结果作为自适应活动轮廓模型的初始轮廓线进行二次分割。实验结果表明,该算法不仅能够有效分割脑血管粗大分支,而且还能精确提取脑血管的细小结构。