基于经验模态分解的冠脉造影图像分层血管提取
冠脉造影图像是临床诊断冠心病的金标准.在其成像过程中,受心脏跳动、成像设备等因素的影响,冠脉造影图像不可避免地产生一定的噪音,使得图像模糊尤其是血管边缘和细节的模糊.为协助医生对病情做出准确诊断,该文对冠脉造影图像进行血管提取.心脏中的血管结构特征比较复杂,使用单一的算法很难将冠脉造影图像中完整的血管脉络完整地提取出来.该文通过经验模态分解方法对冠脉造影图像进行分层处理,从而产生含有不同血管脉络特征信息的图像层,对这些图像使用与之适应的血管提取算法,从而将各图像层里的血管特征信息很好的提取出来.
经验模态分解、小波变换、模极大值、径向投影、Hessian矩阵
TP18(自动化基础理论)
2013-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
176-179
