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基于开放式蛇形模型的3D CT冠状动脉造影中血管中心线的新提取方法

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简介:
本研究提出了一种新颖的基于开放式蛇形模型的方法,用于从3D CT冠状动脉造影图像中精确提取血管中心线,提升了复杂解剖结构中的追踪准确性和稳定性。 从计算机断层扫描冠状动脉造影(CTCA)数据中提取可靠的冠状动脉中心线对于临床实践至关重要。本段落提出了一种开放式蛇形方法来获取血管中心线,该方法利用两种外力:梯度矢量流(GVF)和作用于开放型蛇两端的自适应拉伸力。 为了使开式蛇在CTCA数据中有效运作,采取了预处理、初始化及控制变形过程等步骤。首先应用多尺度滤波器增强血管特征,然后基于此实现脊点跟踪以初始化开式蛇形结构。当两端受到拉伸力作用时,开放型蛇会沿着血管的中心线适应性地变形直至曲线不再变化。 作为一种半自动方法,这种技术能够在提取冠状动脉中心线的过程中几乎不需要人工干预。实验中采用标准化评估手段来衡量该方法的效果,结果显示此方法能够有效且准确地获取大多数冠状动脉中心线。

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  • 3D CT线
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    本研究提出了一种新颖的基于开放式蛇形模型的方法,用于从3D CT冠状动脉造影图像中精确提取血管中心线,提升了复杂解剖结构中的追踪准确性和稳定性。 从计算机断层扫描冠状动脉造影(CTCA)数据中提取可靠的冠状动脉中心线对于临床实践至关重要。本段落提出了一种开放式蛇形方法来获取血管中心线,该方法利用两种外力:梯度矢量流(GVF)和作用于开放型蛇两端的自适应拉伸力。 为了使开式蛇在CTCA数据中有效运作,采取了预处理、初始化及控制变形过程等步骤。首先应用多尺度滤波器增强血管特征,然后基于此实现脊点跟踪以初始化开式蛇形结构。当两端受到拉伸力作用时,开放型蛇会沿着血管的中心线适应性地变形直至曲线不再变化。 作为一种半自动方法,这种技术能够在提取冠状动脉中心线的过程中几乎不需要人工干预。实验中采用标准化评估手段来衡量该方法的效果,结果显示此方法能够有效且准确地获取大多数冠状动脉中心线。
  • 特征线
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  • MATLAB 线
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  • 追踪3D CNN分类3D CNN跟踪技术...
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  • 线结构光条纹
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    本文提出了一种用于提取线状结构光条纹中心的方法,旨在提高光学测量中的精度与效率。通过优化算法实现快速准确地定位条纹中心位置,适用于多种表面检测和形貌分析场景。 为解决线结构光条纹中心提取的效率与精度问题,本段落提出了一种结合主成分分析(PCA)与灰度重心法的方法。首先对图像进行高斯卷积处理,并利用阈值分割技术初步筛选出有效的光条纹信息;随后计算光条纹区域内的梯度分布及幅值,选取其中幅值为零的点作为初始参考点;接着运用主成分分析确定各点的法线方向,在该方向上以最大幅值对应的两个边界点为中心范围进行界定。最后通过灰度重心算法精确求解出中心位置,并以此为基础迭代提取光条纹中心。实验结果显示,所提出的方法在平均处理时间(约1.701秒)和方均根误差方面表现出色;与Steger方法相比,在精度上减少了大约0.05像素的偏差。
  • 病毒引起肺部感染CT
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    本项目聚焦于由新型冠状病毒引发的肺炎患者的CT影像分析,旨在通过视觉展示病毒感染在肺部的具体表现与演变过程。 本资源包含2341张新冠肺炎CT图像,可供深度学习训练数据集使用。 图片格式为png,每张图片的大小在500-400*300-400像素之间。 部分图片中可见毛玻璃影和白实体,并且有一些连续时间段从正常肺部图像过渡到含有病灶的图像。
  • B样条树骨架三维重建技术研究.rar_B样条;三维重建;;对应点匹配;重建
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    本研究探讨了利用B样条技术进行冠状动脉树的三维重建,结合冠脉造影数据和对应点匹配算法,实现精确的血管结构重建。 本段落提出了一种基于B样条曲线的方法来重建冠状动脉树的三维骨架结构。该方法利用了两幅不同角度的冠脉造影图像作为输入数据。首先通过迭代最近点拟合算法对二维血管中心线进行B样条曲线拟合并确定其控制点,随后计算出相应的三维控制点,并进一步优化这些三维B样条曲线上的控制点以减小重建误差和对应点匹配误差。最终得到的冠状动脉树的三维骨架可以用B样条描述来表示。 实验中使用了临床冠脉造影图像对所提方法进行了验证,结果显示该方法在重建精度及算法复杂性方面相较于传统技术都有显著改进。
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  • Matlab骨架
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