论文研究-基于跟踪算法的肺部CT图像血管提取.pdf

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在肺部CT图像中,血管与背景的对比度较低,因此传统的阈值细化方法只能提取有限的一部分血管。为了解决这个问题,我们在阈值细化方法处理后,以检测出的血管为基础,利用血管与背景梯度信息跟踪检测出在阈值细化方法中漏检的血管。采用OTSU算法二值化肺部CT图像,形态学细化算法提取血管骨架,依据血管光滑性确定跟踪方向并根据灰度梯度信息跟踪出更多的细小血管。实验说明该方法是有效的。
2062007,43(32) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 了三幅C图像的跟踪结果,图4(a)列为肺部CT原图,图4正确率较稳定。并且,根据对不同 Step Threshold的实验结果比 (b)列为阈值细化方法的处理结果,图4(c)列为在图4(b)的基较,本文将 Step Threshold设定为三步 础上进行跟踪的结果图。表1列出了这三幅图的正确率统计 结果。 6结束语 肺部C图片中血管的提取是早期肿瘤和血管粘连肿瘤 识别的关键。本文提出了在阈值细化方法基础上,利用灰度信 息进行跟踪的血管提取算法。实验数据显示跟踪的正确率均在 80%以上。 但是,本文提出的跟踪算法是从单一方向进行跟踪,而血 管有很多分支,并不是单一方向的,因此还可以考虑从多个方 2Fr 向进行跟踪。所以该算法还有待进一步改善和提高。 (收稿日期:2007年7月) 上, 参考文献: [1 Robert Kutka, Sebastian Stier. Extraction of Line Properties Based on Direction Fields[JHIEEE Transactions on Medical Image: February 1996,15(1):51-58 [2] Jiang Xiaoyi, Mojon Daniel Adaptive local thresholding by verifica (a)原图 b)阈值细化处理结果(c)跟踪结果 tion-based multithreshold probing with application to vessel detec 图4实验结果 tion in retinal images[J].Transactions on Pattern Analysis and Ma- 表1跟踪正确率统计结果 chine Intelligence, 2003, 25(1): 131-137 Image跟踪总点数跟踪正确点数正确率/% 3 Gady Agam, Samuel G A Vessel tree reconstruction in thoracic CT 2441 168 88.82 scans with application to nodule detection[J.IEEE Transactions on 4003 3593 89.76 Medical image,2005,24(4):486-499 2505 2160 86.23 [4 Ana Maria Mendonca, Aurelio Campilho Segmentation of retinal 对于同一幅CT图像,跟踪步长 StepThreshold也会影响跟 blood vessels by combining the detection of centerlines and mor- 踪正确率。对图4中的第三幅原始CT图像的实验统计结果如 phological reconstruction[J].IEEE Transactions on Medical Image 表2所示。 2006,25(9):1200-1213. 表2不同最大跟踪步长情况下的正确率统计结果 5 Hong Wei, Mou Xuanqin, Long Ying, et al. A vessel extraction algo- Step Threshold跟踪总点数跟踪正确点数正确率/‰ rithm based on point balance [Cy/iEEE Engineering Medicine and 8623 Biology 27th Annual Conference, shanghai, China, 2005: 1611-1613 2503 [6 Agam Gady, Wu Changhua Probabilistic modeling based vessel en 8 3183 2648 83.19 hancement in thoracic CT scans[C] //Computer Vision and Pattem 0 3372 2769 82.12 Recognition 2005( CVPR 2005 ) IEEE Computer Society Confer 从实验的统计结果看,该跟踪算法对不同的肺部CT图像 ece,2005,2(20-25):649-654 (上接113页) [2 Chong C, Umar S P KSensor networks: evolution, opportunities, and 限,因而对无线传感器网络进行传感器管理是非常必要的,本 challenges[J]. Proceedings of the IEEE, 2003, 91(8): 1247-1256 文针对无线传感器网络提出了一种分层管理结构,第一层是最3 I Perillo M, Heinzelman w. Wireless sensor network [M). USA: Kluwer 高层,即簇间传感器管理,网关充当最高层管理者的角色;中间 Academic publishers 2004 层是簇内传感器管理,簇首充当中间层管理者的角色;最低层42haoF, Shin J, Reich JInformation- driven dynamic sensor collabo- 是单传感器管理,主要是对单个传感器节点的可控参数进行资 ration[J]. Signal Processing Manazine, IEEE, 2002, 19(2): 61-72 源调度。最后,在最低层的传感器节点上实现了采样间隔的自 5] Durrant W H, Grocholsky B Management and control in decentral 适应,分别采用公式法、预测协方差门限法和预先定义采样周 ized networks[ C]//Proc of the Sixth International Conference on Information Fusion.2003.2. 560-566 期法,仿真结果表明,这三种自适应采样间隔策略的平均采样 [6 Yang H, Sikdar B A protocol for tracking mobile targets using 时间都大于固定釆样周期法,能节省传感器节点能量,大大延 sensor networks[J]. Sensor Network Protocols and Applications 长网络寿命。综合比较,公式法性能较好,而预测协方差门限法 2003:71-81. 和预先定义采样周期法可以由参数灵活控制,较实用。 [7 Hong Sun-Mog, Jung Young-Hun. Optimal scheduling of track up (收稿日期:2007年7月) dates in phased array Radars[J] -.E Tracsactions on Aerospace And Electronic System, 1998, 734(3): 1016-1022 参考文献: [8 Blatr W D, Watson G A Benchmark for radar allocation and track- 张金波,周金陵,曹敬无线传感器管理在无线传感器网络中的应用 ing in ECM[J]. IEEE Transactions on Aerospace And Electronic 研究J微机发展,2005,15(10):155-157 Systems,1998,34(4):1097-1113

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