血管造影图像分割进展与未来挑战

血管造影图分割方法的发展是医学影像处理领域中的一个重要研究方向，特别是在诊断血管疾病时，准确的血管分割对后续的形态学分析、定量评估和治疗决策具有至关重要的作用。这篇综述论文聚焦于血管造影图像，特别是二维投影血管造影（2D Projective Angiogram）的分割技术，它概述了当前的研究进展。 文章首先强调了血管造影在临床中的核心地位，作为一种非侵入性成像手段，能清晰显示血管结构，为疾病的早期检测和精确评估提供了宝贵的资料。分割方法可以分为几个主要类别：局部方法、基于跟踪的方法和基于模型的方法。 局部方法通常依赖于像素级别的特征分析，通过邻域信息进行决策，如边缘检测、区域生长或阈值分割等，这些方法依赖于图像的空间连续性和纹理特性来识别血管区域。 基于跟踪的方法，如主动轮廓模型（Active Contour Model），也称为蛇模型，通过动态调整轮廓的位置和形状，以最小化与背景的差异或最大化与血管结构的相似度，以实现自动血管分割。这种方法能够适应血管的弯曲和复杂形状。 匹配滤波（Matched Filter）和形态学滤波（Morphological Filter）也是常用的预处理手段，前者利用预先定义的滤波器来增强血管信号，后者则用于去除噪声和平滑图像，以便于后续的分割操作。 综述论文并未详尽探讨所有分类方法，而是着重于介绍血管造影图像分割的核心原理和它们之间的相互关系。作者强调了这些方法的共性——将复杂的图像分析问题转化为统一的分割任务，旨在提高分割的精度和鲁棒性。 然而，尽管取得了显著的进步，论文还指出了未来几年血管造影图像分割面临的一些挑战，包括如何处理不同模态数据的融合、处理低对比度和高噪声情况、适应更复杂血管结构的分割算法以及结合机器学习和深度学习技术的优化等。 这篇文章为我们提供了一个全面的视角，展示了血管造影图像分割技术的现状与发展趋势，对于研究人员、工程师和临床医生来说，是一份有价值的参考资料，有助于推动该领域的进一步发展。