【摘 要】
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脑血管疾病是人类致死的第一大疾病，极大地威胁着人类的健康。 通过医学影像以非入侵的方式实现脑血管的提取具有无创、高效的特点，可被病患广泛地接受。文章提出一种脑血管层次粗分割方法，逐层递进地提取备选血管体素及与之灰度相近的脂肪体素，降低非血管体素干扰，提高精度。算法首先应用DwM滤波和各向异性扩散滤波，在去除脑图像噪声的同时保存血管边缘信息。融合血管灰度空间和形变模型信息，提出层次化粗分割模型。实
【机 构】
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北京师范大学信息科学与技术学院，北京 100875 中国科学院 计算技术研究所，北京1000801
【出 处】
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第九届中国计算机图形学大会(Chinagraph‘2012)
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脑血管疾病是人类致死的第一大疾病，极大地威胁着人类的健康。
通过医学影像以非入侵的方式实现脑血管的提取具有无创、高效的特点，可被病患广泛地接受。文章提出一种脑血管层次粗分割方法，逐层递进地提取备选血管体素及与之灰度相近的脂肪体素，降低非血管体素干扰，提高精度。算法首先应用DwM滤波和各向异性扩散滤波，在去除脑图像噪声的同时保存血管边缘信息。融合血管灰度空间和形变模型信息，提出层次化粗分割模型。实验验证了此种方法的有效性。经过分析表明，层次化的分割方法可实现大部分不相关脑组织去除，可保证到三级血管，为统计分割的精确性和高效性提供支持。本项研究基于TOF_MRA数据。相关研究结果可扩展到其它相似系统中。
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