基于三维结构张量的CT肺血管树增强.pdfVIP

第4期 步蕊蕊，等基于三维结构张量的CT肺血管树增强 ——337—— 计n，用于图像角点检测；随后Bigun_1等将其应用 【Inputima 】 在图像方向场和光流场的计算；You等n通过使用基 于偏微分方程的各向异性扩散方法将结构张量的线 Describeimagebysturcturetensor 性滤波改成了非线性 ，提出两种不同的扩散张量构 建方法 ：边缘增强扩散 (EdgeEnhancingDiffusion。 Calculatediffusiontensor EED)和一致增强扩散 (CoherenceEhnancingDiffu． sion，CED)；Mendrik等 在前者基础上 ，将EED和 CED通过连续转换开关进行结合，提出基于连续转 INonlinearanis。tropydiffusi。nI 换 的混合扩散 (HybridDiffusionwithContinuous ● Switch，HDCS)。 EEDllCED_l HDCS 目前，医学图像增强的研究对象主要集中在视 网膜血管图像、脑部血管等造影图像上，对CT成像 R0tationinvafiantdiffusionscheme 的肺部血管增强研究较少。基于结构张量的图像增 强方法已成功应用于CT下颌管n和超声眼部图 [Outputimage】 像n引的增强 ，目前还未见应用在CT肺血管的增强 图1基于三维结构张量的扩散增强方法流程图 上。由于该方法是基于线形几何结构描述的，所以 Fig．1W orkflow ofdiffusionenhancement 比起经典的高斯滤波器、Frangi滤波器及P．M模型滤 methodsbasedon3D structuretensor 波器等更适合血管图像的增强。本文根据CT肺血 EED：Edgeenhancingdiffusion；CED：Coherence 管树呈现管状结构的特点，提出用三维结构张量描 ehn ancingdiffusion；HDCS：Hybriddiffusionwitll 述肺血管树的几何结构，用结构张量的特征向量控 continuousswitch；3D：Three-dimensional 制扩散方向，用扩散张量的特征值控制特征方向上 的扩散量，达到肺血管增强的目的。用3种扩散方法 函数，是卷积算子。通过高斯卷积处理，JOTu)综合 (EED、CED和HDCS)分别对肺血管树进行增强实 了其它领域像素的信息，比梯度表示法更好地体现 验 ，并对实验结果进行定性和定量分析。实验结果 方向信息和边缘信息。并且 V ·V 是一个3×3的 表明基于三维结构张量的扩散增强方法可以有效地 对称半正定矩阵，避免 了平滑梯度产生的消除效 增强肺血管树 ，不同扩散方法可以得到不同的增强 应。对结构张量进行特征分析： 效果。 0 0]T] l，u)=[t，t，：t，，110 ：0H移l (2) 10 0 3f f 基于三维结构张量的各向异性非线性扩散增强 式 (2)中，特征向量 、13、 给出三维图像的局部 方法包括3个步骤(图1)：