基于Hessian矩阵和区域生长的肝血管树的分割算法研究

由于血管成像设备的限制和血管本身形态结构的复杂性,使得血管分割成为一个难题。针对CT肝脏血管图像的特征,设计一种将Hessian矩阵多尺度滤波、形态学和三维区域生长相结合的方法,实现血管分割。首先,使用灰度变换突出目标区域,利用基于Hessian矩阵的多尺度滤波方法对血管进行增强;其次,对增强后的血管图像进行闭运算,并进行三维区域生长;最后,利用膨胀运算将血管的弱连接进行连接。实验表明该方法具有一定的可行性和有效性,能够很好地实现血管的分割,所产生的血管连续光滑,很适合作为三维重建的数据集。