Cerebral kärl segmentering är viktigt och användbart för den kliniska diagnosen och den relaterade forskningen. Den automatiska segmenteringen av hjärnkärlen är dock fortfarande en utmaning på grund av kärlets varierande form och det stora komplexet av kärlgeometri. I denna studie föreslås en ny aktiv konturmodell (ACM) som införs med hjälp av nivåuppsättningsmetoden för segmentering av fartyg från TEF-MRA-data. Energifunktionen hos den nya modellen, som kombinerar både regionintensitet och gränsinformation, består av två regiontermer, en gränsterm och en strafftid. Den globala tröskel som motsvarar målobjektets lägre grågräns genom projektion av maximal intensitet (MIP) definieras i första regiontermen och används för att styra segmenteringen av de tjocka fartygen. Under den andra perioden används en dynamisk intensitetströskel för att utvinna de små kärlen. Gränstermen används för att driva konturerna att utvecklas mot gränserna med höga gradienter. Påföljdsbegreppet används för att undvika återinitiering av den nivåinställda funktionen. Experimentella resultat på 10 kliniska hjärndata visar att vår metod inte bara kan uppnå bättre Dice Likhet Koefficient än den globala tröskelbaserad metod och lokaliserad hybrid nivåuppsättning metod men också kan extrahera hela cerebral fartyg träd, inklusive de tunna kärlen.
Wang m.fl. REF använde både regionintensitet och gränsinformation för att bilda en ny energifunktion för utvinning av cerebralt fartyg.
An Active Contour Model Based on Adaptive Threshold for Extraction of Cerebral Vascular Structures
{'venue': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'journal': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}