基于概率跟踪的冠状动脉造影图像的血管树提取_论文

维普资讯 http://www.cqvip.com 第 7期  20 0 6年 7月  电  子  学  报  V0 . 4 NO.   13   7 ACT EL A  ECTR0NI CA  DⅡCA  S J l  2 0   uy 06 基 于概率跟 踪 的冠状动 脉造影 图像  的血 管 树 提 取  周寿 军 ,   陈武凡  冯前进  张建贵  王 涌天  , , , (. 1 北京理工大学信息科学技术学院光电工程系 , 北京 108 ;. 00 12 南方医科大学生物 医学 工程学 院, 广东广州 501 ) 155  摘 要 : 采用传统的基于跟踪的方法分割冠状动脉 x射线造影 图像的血管时, 易受血管节点和曲率的影  响. 此 , 对 本文 提 出了基 于多特 征测 度 的概率跟 踪模 型 和 中心 线优 化 算子 , 方 法能 够准 确 地分 割 出血 管 树 的 骨  该 架并 进行 中心 线优 化 . 实验 中 , 该方 法不 仅避免 了传 统 方法 的 弊端 , 而且 具 有 较低 的计 算 耗 时 、 高 的鲁 棒 性 、 较 全  自动性 : 次选 定跟踪 的起 点 , 以 自动 提取 出 8 % 以上冠 状动 脉树 . 一 可 o   . ,   关键词 : 血管分割;血管跟踪;多特征测度 ;概率跟踪模型 ;冠状动脉 x射线造影    中图分类 号 : T 3 1 P 9  文 献标 识码 : A    文章 编号 : 0 7 -1 2( 0 6 71 7 -5 3 22 1 2 0 )0 —2 00   E ta t gteCo o a yAre yT e    go r p i  rjcin  xr ci  h   rn r   tr  r ei An ig a hcP oet s n n o Ba e   n Pr b b l y Tr c i g sd o   o a it  a k n   i Z OU S o - n , H N Wufn ,E G  i -n ,HA  ing i, NG Yo gt n H   h uj  C E   — 。F N Q a j 。Z NG J —u。WA   n — a  u a n i a i ( . e at n   poEeto i E gn eig B in   sit   eh oo yB in  0 0 1 C ia; 1 D p r t fO t— l rnc n i r , e igI tueo T cn lg ,e ig10 8 , hn   me o c   e n j n t f j 2 Sh o  Bo e i l n i eig,o tenMeia  nvri , a gh u, ag o g50 1 C i ) . co l f o im dc   gn r S uh r  dc l iesy Gu nzo Gu nd n  15 5,hn   aE e n U t a Abta t U igtet c igb sdme o ssg n n   ecrn r r r  e    Ra  n iga ( A)  s c : s     akn —ae   t d e me t gt  oo ayat yt ei X— yA go rm XR , r   n h r h i h e r n tet dt n l to s r ujc t  ebo  esl n d  n   elcl ihcraueT  v ro   e ia vna  h r io a me d  e betot  lo v se ̄ o ea dt   a hg  uvtr. oo ecme h   sd a t. a i   h we s   h d h o   t d g swepee t    l-e trsMesr MF )b sdP o ait  rc ig Mo e P M )t et c  ebo   e ,  rsne aMutF a e  aue( M d i u ae  rb bly T akn   d l( T i o x at   lo   r t h d v s e r e, d u e     e t r n   p r t r t   pi z  h   e s ls e e o -i e I   e e p r e s lt e a   s d a c n e l e o e a o  o o t n i mi e t e v s e   k l t n l . n t   x e i n s t e p o o e   t o   n h me t ,   r p s d me d h h o   n   a d a o d   e p o lm so   e ta t n lo e; n t e o h rh d t e l w i e c n u n t e h g  o u t e s n o eh n   v i st   r b e   ft   d i a  n o     t e   a    o t h h ri o h n h m - o s mi g,   h r b sn s  h i adtefla tmainaeatie . vna   ia on nteit et esl be to e o o  evs l v se n     l uo t  r t n d Gie  n i t l it     e s v se  jc .vr8 % f  ibe esl h u  o a ni p ih nr   o h t i     b a c e  n XRA  a e c n b   u o t al   e n ae   rn h si  i g   a   e a t ma i l d l e td. m c y i Ke   r s

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