基于Hessian矩阵和GMM-EM算法的肝脏三维血管树提取

血管系统的准确分割是许多医学应用的基础。本文提出了一种基于Hessian矩阵和高斯混合模型的最大期望(GMM-EM)算法提取肝脏三维血管树的有效方法。首先采用Hessian矩阵对肝脏原始图像进行管状物探测和增强,接着采用GMM-EM分割算法得到粗略血管系统;由于Hessian矩阵对噪声敏感,容易出现血管的断落,本文采用形态学闭操作减少断落,同时设计了空间滤波器解决血管尾影问题;最后利用三维空间连通域搜索算法去除噪声,实现血管系统的空域连通。实验表明,本文的方法能有效提取肝脏的血管树。