针对医学影像中的门静脉期CT图像，刘勇清、房斌、王翊、郑申海团队提出了一种创新的肝脏内血管树分割算法。该算法基于统计形态学和Hessian矩阵原理，主要针对背景不均匀和图像噪声问题，旨在从CT图像中准确提取出肝脏内部的血管树结构。为了实现这一目标，算法设计者们采取了一系列图像处理技术来改善和优化分割结果。
算法的第一步是使用改进的三维中值滤波方法去除CT图像的噪声并进行平滑处理。中值滤波是一种非线性的滤波技术，它通过取邻域内像素值的中位数来替换中心像素值，能有效去除椒盐噪声，同时保持图像边缘信息。
由于CT图像的背景往往存在灰度不均，这会影响后续的Hessian增强效果。为了解决这一问题，算法中提出了基于邻域像素直方图的顶帽操作方法。顶帽操作是一种形态学处理，可以增强图像中的亮细节或抑制图像背景，这对于处理不均匀背景尤其有效。
接下来，为了增强那些断续状的血管部分，算法对图像进行灰度变换，采用多尺度Hessian增强技术。Hessian矩阵是一种用于图像增强的数学工具，特别适用于提取图像中的管状结构。由于血管在CT图像中表现为管状结构，因此Hessian矩阵能通过计算不同尺度下的二阶导数，增强血管边缘。
增强后的图像需要进一步平滑，以便于后续的分割处理。算法采用各向异性扩散滤波来达到平滑效果。这种滤波技术能够保持血管边缘的连续性，同时去除细节部分的噪声。
最终，算法利用一种两阶段的区域生长方法，根据像素的相似性将图像分割成不同的区域，从而获得血管树的最终分割结果。区域生长是一种分割方法，它基于种子点的相似性准则来增长区域，逐步将相邻的像素或子区域合并到种子点所在的区域中。
实验结果表明，该算法在分割血管树方面表现出色，相比区域生长和全卷积神经网络这两种图像分割算法，能够更有效地分割出丰满而平滑的血管树。其中，算法的敏感性和Jaccard系数分别达到了84.9%和70.8%。这些结果表明，该算法在保持血管树结构完整性和清晰度方面具有很好的性能。
在临床应用上，从CT图像中准确分割出肝脏内血管树有着重要的意义。医生通过分析这些血管树结构，可以评估肿瘤与血管的空间关系，为制定手术计划提供重要参考。
在研究背景中，提到肝脏内部血管是肝脏的重要组织结构。利用图像技术准确地从CT图像中分割肝脏内的血管树对医生评估血管与肿瘤的空间关系，制定更为细致合理的手术计划具有极其重要的临床意义。尽管通过注射造影剂能提高血管在CT腹部图像中的可见度，但仍然存在一些不利于血管树分割的因素，如血管管径变化大、血管结构复杂等。
这项研究的基金项目由国家自然科学基金支持，说明该研究得到了国家层面的认可与资助，反映出该研究领域的重要性和应用前景。
基于统计形态学和Hessian矩阵的血管树分割算法通过综合运用多种图像处理技术，有效地解决了医学影像中存在的分割难题，尤其在肝脏血管树的提取方面展现出显著的优势，对临床医学具有重要的意义。
