一种低对比度CT图像的血管分割方法

CT图像血管分割技术在疾病的诊断,手术规划等许多实际应用中发挥着重要的作用.由于个体性差异和成像设备的限制,造影后的血管通常存在对比度低和噪声高的缺陷.针对该数据特点提出了一套分割方法,首先采用直方图对图像进行预处理,以增强血管和周围区域的对比度;其次,改进Hessian矩阵血管增强的判别方法,使其对细小和模糊的管状结构更加敏感;最后,采用区域生长算法对增强后的数据进行血管提取,获得血管分支较丰富的分割数据.实验证明本文的分割方法可以准确地实现血管分割,有效地避免了误分割,具有较好的鲁棒性.