基于平行结构检测与聚类的血管中心线自动提取方法

摘要

本发明提出一种基于平行结构检测与聚类的血管中心线提取方法，解决了造影图像中存在灰度分布不均匀、大量的背景噪声造成血管结构提取困难的问题。通过设置梯度响应算子检测边缘的位置，利用三阶微分算子计算图像边缘方向；结合基于直线、圆弧曲线和欧拉螺旋线的曲线模型构建图像边缘点的本征曲线束，采用本征曲线束进行图像边缘几何特性描述，根据其几何一致性，提取出血管的所有轮廓；利用血管边界的平行特征，完整地检测出血管的两条平行边界，寻找与两条平行边界距离相同的位置，连接所有的血管中心点，最终获得血管的中心线。本方法精度高，适应性强，适合于心血管疾病计算机辅助诊疗领域。

主权项

基于平行结构检测与聚类的血管中心线自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤:第一步，图像边缘点检测：设置梯度响应算子检测图像边缘点的位置，采用三阶微分算子计算图像边缘点的方向；第二步，图像边缘点特征描述：根据检测得到的图像边缘位置和方向信息，结合特定曲线模型建立图像边缘点的本征曲线束，用以描述图像边缘的几何一致性，本征曲线束代表了可能成为通过该边缘点的血管轮廓边界的所有曲线；第三步，图像边缘曲线聚类：包括图像邻域范围内的边缘曲线聚类和图像全局范围内的边缘曲线聚类；第四步，平行结构检测：针对提取出来的血管边界，考虑到血管边界的平行特征，构建平行线对模型，并以该模型为依据，根据平行线基元检测获得血管的两条平行边界；第五步，血管中心线提取：血管中心线表现为平行边界之间一条连续的曲线，基于检测出的血管两条平行边界，寻找与两条平行边界距离相同的位置，得到血管中心点，循环该过程，连接所有的血管中心点，最终获得血管的中心线。