复杂背景下的中心线提取算法

发布时间：2017-05-25 21:21

  本文关键词：复杂背景下的中心线提取算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：血管中心线提取，对于血管拓扑结构表达和血管定量分析都具有重要意义。准确、快速的中心线提取算法，一直受到医学图像领域研究者的广泛关注。血管中心线的准确提取存在诸多难点，主要表现在：（1）图像获取方式多样，二维、三维的血管中心线提取算法需要区分讨论；（2）血管图像通常包含复杂的背景，存在图像噪声、周围其他的组织和器官的干扰；（3）血管自身形态多变、拓扑复杂，且血管存在直径、曲率、分支的改变等。因此，中心线提取问题相当复杂。 为此，本文以包含复杂背景的医学血管图像为研究对象，对血管中心线提取方法进行了研究和探索。论文的主要工作包括： （一）对血管图像中的复杂背景进行分析。通过研究图像预处理方法，达到减少图像噪声和图像背景干扰、增强血管结构的效果，从而为中心线的准确提取奠定了基础。 （二）本文在广泛研究中心线提取算法的基础之上，对特定的图像应用领域，提出了有针对性算法改进，从而获得了更完整、准确的血管中心线。 其中，在第三章，本文提出结合血管跟踪与细化的血管中心线提取算法。实验结果表明，该方法能检测到灰度对比度较低的血管分支结构，与仅基于细化和仅基于跟踪的中心线提取方法对比，对于全局中心线拓扑提取的准确性更高。 在第四章，本文改进了最小路径中心线提取算法中、针对于血管图像的算法速度函数，使得快速行进算法求解能更快地收敛于选定两点后的血管区域内，且不会出现严重偏移真实中心线的情况。 在第五章，针对于CT体数据的胆囊动脉血管分割的实际应用，本文提出了基于中心线胆囊动脉分割方法。其中中心线的提取过程，结合了血管的管状特性和GVF特性筛选。实验结果表明，基于中心线的方法对于胆囊动脉血管分割的应用具有优良的性能，，尤其是对于血管末梢的细小分支结构检测的敏感度良好，从而引导精确的血管分割步骤。
【关键词】：预处理 血管增强 管状特性滤波器 中心线提取 血管分割
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R814;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-7
• 目录7-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 引言8-10
• 1.2 血管中心线提取算法研究现状10-14
• 1.3 本文主要研究内容14
• 1.4 本文结构14-16
• 第二章 复杂背景预处理与血管增强16-27
• 2.1 复杂背景预处理16-19
• 2.2 血管增强预处理19-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第三章 中心线提取的细化与跟踪方法27-44
• 3.1 基于细化的血管中心线提取27-31
• 3.2 基于跟踪的血管中心线提取31-37
• 3.3 结合血管跟踪与细化的全局血管中心线提取算法37-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 基于距离变换的中心线提取算法44-58
• 4.1 距离变换与最小路径问题44-48
• 4.2 快速行进算法水平集模型求解中心线48-53
• 4.3 基于血管图像特征的最小路径提取53-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第五章 基于中心线的胆囊动脉分割方法58-69
• 5.1 引言58-60
• 5.2 算法描述60-65
• 5.3 实验结果及分析65-68
• 5.4 本章小结68-69
• 第六章 总结与展望69-70
• 参考文献70-76
• 致谢76-77
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文77

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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本文编号：395058