新型基于分层多假设跟踪的冠脉骨架提取算法
为解决大多数脉管骨架提取算法中存在的运算复杂、准确率低以及无法同步获取脉管半径问题，提出了一种新型基于分层多假设跟踪的冠脉骨架提取算法。首先，提出改进局部形状分析方法用于冠脉预分割，通过引入单连通约束和体积约束和降低非血管型结构及细小类血管型结构误分割率；其次，定义新的中心检测能量函数，增强骨架定位能力，并提出分层多假设策略，避免跟踪过程产生局部最优解和实现脉管半径同步获取；此外，通过生成水平集图，使算法可根据脉管树分支情况自动初始化多条跟踪路径，具有较好的拓扑适应性。实验表明，与其他骨架提取算法相比，该算法可以同步获取冠脉骨架及半径等信息，且结果精度较高。
骨架提取、三维冠脉分割、局部形状分析、多假设跟踪、心脏图像
TP3;TN9
国家自然科学基金61305038，61273249;广东省自然科学基金S2012010009886，S2011010005811;中央高校基本科研业务费重点项目2013ZZ045;自主系统与网络控制教育部重点实验室资助。Supported by National Natural Science Foundation of China61305038,61273249;Natural Science Foundation of Guang-dong ProvinceS2012010009886, S2011010005811;the Funda-mental Research Fund for the Central Universities2013ZZ045;The Key Laboratory of Autonomous Systems and Network Control of Ministry of Education
2014-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
1783-1792
