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冠状动脉的三维分割是多层螺旋CT(MSCT)心血管成像的关键算法之一,良好的分割结果可为医生的诊断提供可靠的依据.运用各向异性扩散滤波技术对冠状动脉的MSCT图像进行了预处理.对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.利用最大后验概率决策按照灰度值将体素分为血液、心肌和肺3种区域后,再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重要意义.