| 基于Hessian矩阵跟踪算法在血管新生量化中的应用 |
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| 引用本文： | 张智涵,黄永锋. 基于Hessian矩阵跟踪算法在血管新生量化中的应用[J]. 电脑学习, 2015, 5(1) |
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| 作者姓名： | 张智涵 黄永锋 |
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| 作者单位： | 东华大学计算机科学与技术学院,上海,201620 |
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| 摘 要： | 血管新生与肿瘤的生长密切相关,CAM(鸡胚绒毛尿囊膜)是研究血管新生的常用载体,所以通常对CAM中特定区域的血管分割量化来衡量抗肿瘤药物对血管的抑制作用.本文提出一种CAM图像分割算法,首先利用Hessian矩阵下多尺度分析得到一个初始的CAM血管轮廓,在此基础上跟踪未知血管,得到的最终分割结果.最后,对分割出的CAM血管进行骨架提取、裁剪等处理,计算出图像中血管的密度、长度和分叉点个数等量化指标,综合评价血管的生长情况.在相同系列的CAM图像上和其他方法进行实验对比.结果显示基于Hessian矩阵跟踪算法可以为血管新生状况提供有效的分析,尤其对微小血管的检测比较优越,而且具有更高的准确率.
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| 关 键 词： | 血管新生 Hessian矩阵 鸡胚绒毛尿囊膜图像 跟踪算法 |
Vessel Segmentation based on Hessian Matrix and Tracking Applied to Angiogenesis Quantification |
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| ZHANG Zhihan,HUANG Yongfeng. Vessel Segmentation based on Hessian Matrix and Tracking Applied to Angiogenesis Quantification[J]. Computer Study, 2015, 5(1) |
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| Authors: | ZHANG Zhihan HUANG Yongfeng |
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