Hessian矩阵与区域增长法：冠状动脉造影图像有效分割策略

本文介绍了一种针对冠状动脉X射线造影图像分割的有效方法，它结合了Hessian矩阵的多尺度滤波和区域增长算法。Hessian矩阵在生物医学成像中扮演着关键角色，因为它能够检测图像中的局部形状信息，特别是在检测管状结构如血管时。多尺度滤波通过不同尺度的滤波器处理图像，增强了造影图像中的血管对比度，使得血管结构更加明显。 在冠状动脉造影图像中，由于造影剂的分布不均和噪声的存在，传统的血管分割技术可能会遇到困难。Hessian矩阵的2个特征矢量在这一过程中被用来定位血管线索，但单纯依赖几何形状的血管增强可能无法精确区分血管和噪声。因此，文章作者意识到仅凭几何形状增强是不够的，必须结合其他策略来提升血管分割的准确性和完整性。 区域生长算法在此方法中发挥了关键作用，它通过种子点扩展来识别并连接增强后的血管像素，有效地去除噪声，同时保持血管的连续性。这种方法对于识别造影图像中较细小的末梢血管特别有效，有助于减少血管透视、重叠和噪声伪影等问题，从而提高冠状动脉的自动诊断准确性。 此外，这种方法的实用性得到了验证，尤其是在对中国冠状动脉造影图像的分析中，其能够实现血管的精确量化分析，对于心血管疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。该研究还得到了国家自然科学基金项目的资金支持，证明了其在医学领域的价值和前景。 总结来说，这项研究提出了一种创新的冠状动脉X射线造影图像分割策略，通过结合Hessian矩阵的多尺度滤波和区域增长，提高了血管分割的精度和可靠性，对于心血管疾病诊断和治疗领域具有显著的贡献。