在本文中，作者探讨了一种创新的血管分割方法，该方法结合了Stein-Weiss解析函数和反向传播神经网络（BP神经网络）。血管分割在医学图像处理中具有重要意义，因为它能为临床诊断提供精确的血管结构信息。传统的图像分割技术包括基于边界、区域和特定理论的方法，如边界跟踪、阈值分割、区域生长、数学形态学、人工智能、匹配滤波、模糊理论以及神经网络等。然而，对于血管这类复杂结构的分割，传统方法可能存在耗时长、识别率低的问题。
Stein-Weiss解析函数是一种数学工具，它在复分析领域中具有解析性质。在本文的血管分割应用中，每个体素（图像的基本单元）都与一个Stein-Weiss函数相关联。通过这种函数，可以计算出每个体素的16个特征值。这些特征值包含了体素的丰富信息，能够更好地描述血管边缘的特性。
接下来，这些特征值被用作BP神经网络的输入。BP神经网络以其强大的学习能力、适应性和容错性在模式识别和图像分割任务中表现出色。通过自学习过程，神经网络对这些特征值进行分类学习，以区分血管和非血管区域。网络的泛化能力使得它能够在未见过的数据上有效地识别血管边缘，提高了分割的准确性。
实验结果表明，与传统的BP神经网络分割算法相比，结合Stein-Weiss解析函数的新算法在血管边缘识别率、细节保留和分割效率方面都有显著提升。特别是在肝脏血管分割的实验中，这一方法展现出了优越的性能。
这项工作提出了一个新颖的深度学习方法，它结合了Stein-Weiss解析函数的数学优势和BP神经网络的机器学习能力，以解决血管分割的挑战。这种方法不仅提高了分割精度，还加快了处理速度，为医学图像分析提供了更高效的工具。对于未来的研究，这种结合数学理论与深度学习的技术有望被应用于其他复杂的医学图像分割任务，进一步推动医疗诊断和治疗的精准化。
