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基于概率决策和区域生长的冠状动脉三维分割

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运用各向异性扩散滤波技术对冠状动脉的多层螺旋CT（MSCT）图像进行了预处理。滤波后的三维数据采取基于概率决策和区域生长相结合的方法进行冠状动脉的分割。最大后验概率决策按照灰度值将体素分为血液、心肌和肺三种区域，随之采用三维区域生长算法，提取出重要分支。实验结果表明，算法可以成功地提取出冠状动脉的主要分支，对冠状动脉CT图像的三维可视化重建及冠心病临床诊断有着重要的意义。

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来源
《2009全国博士生学术会议——计算机视觉与人工智能》|2009年|1-6|共6页
会议地点天津
作者
张朝霞; 李宏霄; 陈晓冬; 郁道银;
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作者单位

教育部;

国务院学位办;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 R445.6;TP391.41;
关键词
冠状动脉; 三维分割; 各向异性扩散; 概率决策; 区域生长; 多层螺旋CT;

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