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基于增强CT图像的肝脏血管 三维分割方法研究

3D Hepatic Vascular Segmentation on Contrast-Enhanced CT Images

摘要目的 本研究旨在探寻一类性能优异的血管增强算法,并结合阈值水平集分割算法进行肝脏血管系统的三维自动分割.方法 首先对原始三维增强CT数据进行S型非线性灰度映射;随后对不同的血管增强算法进行对比分析;最后使用阈值水平集分割算法分割出肝血管系统.选用3Dircadb公开数据集中的20例腹部增强CT数据定量评估了两类经典的血管增强算法,包括血管特征提取算法及扩散滤波算法.结果 血管特征提取算法运行效率平均优于扩散滤波算法.血管特征提取算法结果 的对比度平均高于扩散滤波算法2 dB以上,导致扩散滤波算法后续的计算复杂度高,准确性降低.阈值水平集分割算法的结果 与区域生长算法、形态检测水平集算法和测地线活动轮廓水平集算法相比,准确性达77%以上,高于其余分割算法.结论 血管特征提取算法与扩散滤波算法相比,更适合依赖灰度值的血管分割.阈值水平集算法能缓解单纯依赖阈值或依赖血管边界的血管欠分割问题,结合血管增强算法后能更准确的分割出肝脏血管.

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