1、于血管交叉位置，尤其是在脑动脉周围。原因是血液流动对血管交叉位置影响很大。脑血管影响类似于河流形成网络，会出现许多分支动脉血管。般来说，血管是对称，它两侧血管壁是相互平行。而脑动脉瘤是由于血管壁损坏而导致突出部分。脑动脉瘤示意图如图所示。图脑动脉瘤示意图如图，图中用方格标志地方就是脑动脉瘤。正常血管出已经形成了突出部分，大致平行血管壁被破坏了。被破坏位置明显是在交叉处。所以我们可以确定脑动脉瘤位置应该在血管骨架结构交叉处。在基于数字减法血管造影术脑动脉瘤系统中，它是特征提取及识别前提和重要步骤，应用在检测脑动脉瘤位置中。本文分析了脑动脉瘤形态特征，包括通过细化算法得到血管骨架拓扑结构，然后对骨架树进行深度优先遍历，最后定位出脑动脉瘤位置。Ⅱ.算法次通过细化算法是种典型基于模板图像细化算法，其核心是通过应用消去和保留模板实现细化过程。是个迭代过程。如果当前点满足消去模板同时不满足保留模板，那么这个点就被消去，否则，保留此。
2、析脑动脉瘤形态得出结论如何提取脑血管骨架分支结构是检测脑动脉瘤关键。脑动脉瘤，毛刺和普通血管分别会使骨骼图像出现三种分支结构。所以脑动脉瘤可以通过从三种分支结构中判断是否是由脑动脉瘤引起分支检测出来。在本文中，通过深度遍历骨架树，分支像素宽度是检测基础。具体步骤如下进行。从根部遍历骨架树，标记访问过像素旦遇到分叉点，则按垂直方向逆时针访问它领域中邻接点，把没有访问点放入栈中。从栈中获取个元素作为开始点，以上述方法继续遍历骨架树中像素，直到所有点都遍历完。同时用变量来计算从开始到结束所访问像素数。如果大于阈值小于阈值，则曲线位置就是脑动脉瘤部分，如果小于，则认为是毛刺，大于则认为是普通血管。重复上述过程，直到栈空为止。则骨架树就遍历完了。上述过程中，分支位置检测方法是以当前点为中心，检查它邻域中目标点和未被访问点数。根据经验值，设置为，设置为，这样在种程度上就可以消去毛刺，同时可以消去对检测脑动脉瘤干扰。可以获得最好效果。
3、关键点，并且不通过骨架中第三个关键点。如果,.基于细化算法有关脑动脉瘤检测研究吴建，张广明，谢杰，崔志明年月日日中国黄山年信息处理国际研讨会论文集页页摘要在脑动脉瘤识别系统中，这是能够准确快速地在图像中定位出脑动脉瘤位置关键步骤。经过了脑动脉瘤形态特征详细分析后，本文提出了种新脑动脉瘤检测方法，这种检测方法是基于改进了细化算法。在这种新检测方法中，首先利用细化算法提取出血管骨架，然后根据血管骨架信息来检测脑动脉瘤。经过大量实验之后发现，脑动脉瘤识别过程在以这种新检测方法为前提情况下，可以很好检测到脑动脉瘤位置。关键词，细化算法，脑动脉瘤检测，模板匹配Ⅰ.前言脑血管疾病，尤其是脑动脉瘤，是导致成年人生病最后死亡关键因素之，它严重威胁着人们得生命安全。随着计算机技术不断发展和成熟，信息技术和医学成像技术结合而产生应用计算机辅助诊断系统在脑血管疾病检测与治疗中起到越来越重要作用，它已经成为了医学成像上个研究重点。脑血管瘤般位。
4、也得到了加强。Ⅲ.基于骨架树脑动脉瘤检测在通过细化脑血管图像得到骨架树后，原本具有定宽度血管变成只有个像素宽度骨架，同时脑血管图像变成了单像素宽度曲线。通过提取骨架结构元素，脑动脉瘤检测就是基于骨架树中分支元素宽度。.骨架结构元素提取关键点元素提取关键点体现在骨架特征发生变化地方，包括分叉点和端点。端点就是骨架树部分起始点，当前点个邻接点只有个是骨架中点，那么此点就是端点，像图中点和。分叉点就是骨架树不同部分交点，当前点个邻接点只有三个或者更多点是骨架中点，那么此点就是交叉点，像图中点，。图骨架元素表示分支元素提取分支元素是骨架段，它连接着两个关键点，并且不通过骨架中第三个关键点。如果关键点不是端点，那么它叫做内部分支点，否则叫做外部分支点。本文中，我们讨论分支元素是外部分支点。分支元素提取方法是从端点开始先找到端点，跟踪此点，直到下个分叉处。从端点开始到分叉处结束骨架元素即是分支元素。.基于分支元素脑动脉瘤检测通过分。
5、献,“,”.“,”.,“,”.,“,”.“,.,,,“,”.“,”.,“,”.,“,”.“,”.,.,“,”.“,”.细化算法速度有了明显提高，但细化血管过程中断点容易产生。衡量了各种因素，我们决定以组合模板改进算法来实现脑血管骨架提取。由此方法得到血管骨架有很高质量，同时，速度也得到了加强。Ⅲ.基于骨架树脑动脉瘤检测在通过细化脑血管图像得到骨架树后，原本具有定宽度血管变成只有个像素宽度骨架，同时脑血管图像变成了单像素宽度曲线。通过提取骨架结构元素，脑动脉瘤检测就是基于骨架树中分支元素宽度。.骨架结构元素提取关键点元素提取关键点体现在骨架特征发生变化地方，包括分叉点和端点。端点就是骨架树部分起始点，当前点个邻接点只有个是骨架中点，那么此点就是端点，像图中点和。分叉点就是骨架树不同部分交点，当前点个邻接点只有三个或者更多点是骨架中点，那么此点就是交叉点，像图中点，。图骨架元素表示分支元素提取分支元素是骨架段，它连接着两个。
6、点。不断遍历原始图片，直到再没有点满足上述要求。对算法主要改进地方就在于根据原算法效果和速度增加了消去和保留模板。其中最典型参考文件是。文献作者发现原始算法细化不完整，有定缺陷，细化出图像有毛刺且不够平滑。改进算法中已经将消去和保留模板进行了改善。图和图是改进了消去和保留模板。其中有阴影方格是当前点。图消去模板图保留模板从文献可以看出，在原始算法中，保留模板太松弛了，分析图像可以得知，会容易产生右斜线，且使迭代次数会增加，速度会变慢。因此，在文献基础上突出了新保留模板，并增至个。从图可以看出，保留模板条件变得更加严格，从而解决了右斜线问题，速度也有明显改善。图保留模板通过深入改进，由袁梅和其他作者发现右斜线影响已经被文献中算法很好解决了，且速度有了很大提升。由于增强了保留条件，使得图像出现了断点。从而导致了拓扑结构和原始图像被破坏了，细化算法也被减弱了。在以上分析基础上，袁梅和其他作者提出了组合模板概念，利用文献消去模。
7、。Ⅳ.实验与分析系统运行硬件环境用是.兆赫内存显卡。开发环境是.。脑血管图像实验数据是苏州大学第附属医院提供符合.标准图像。通过运用开发软件架构，每幅图像都被分成图像序列，保存为格式。在实验中，我们先对图和图原始图像做二值化，然后运用改进细化算法来获得图像骨架，最后利用基于骨架分支脑动脉瘤检测算法来检测整个骨架图。最后用方格标记疑似脑动脉瘤区域。普通脑血管图像血管结构相对简单，并且图像边缘相对平滑，如图图中显示血管结构图，由于图像复杂和模糊度导致了血管不平滑，且有噪音干扰。图原始图像二值化效果图图是分支检测和基于分支特征脑动脉瘤检测方法最终结果图。图脑动脉瘤检测结果图本文采用了基于改进了组合模板细化算法来检测二值图像分支，它有效避免了毛刺出现。这是种效果较好算法，图是不同效果对比，图毛刺较少，图毛刺较多。经过大量实验，发现，不理想二值化效果以及噪声影响和其他原因导致了容易出现毛刺。由于毛刺会出现在相同分支结构中，因此，。
8、脉瘤，毛刺和普通血管分别会使骨骼图像出现三种分支结构。所以脑动脉瘤可以通过从三种分支结构中判断是否是由脑动脉瘤引起分支检测出来。在本文中，通过深度遍历骨架树，分支像素宽度是检测基础。具体步骤如下进行。从根部遍历骨架树，标记访问过像素旦遇到分叉点，则按垂直方向逆时针访问它领域中邻接点，把没有访问点放入栈中。从栈中获取个元素作为开始点，以上述方法继续遍历骨架树中像素，直到所有点都遍历完。同时用变量来计算从开始到结束所访问像素数。如果大于阈值小于阈值，则曲线位置就是脑动脉瘤部分，如果小于，则认为是毛刺，大于则认为是普通血管。重复上述过程，直到栈空为止。则骨架树就遍历完了。上述过程中，分支位置检测方法是以当前点为中心，检查它邻域中目标点和未被访问点数。根据经验值，设置为，设置为，这样在种程度上就可以消去毛刺，同时可以消去对检测脑动脉瘤干扰。可以获得最好效果。Ⅳ.实验与分析系统运行硬件环境用是.兆赫内存显卡。开发环境是.。脑血管。
9、它大大影响了脑动脉瘤检测精度。如图所示，用方格标记位置是检测到脑动脉瘤位置。图中检测效果很好，图中检测出区域有两处是错误。本文中基于脑动脉瘤骨架特征检测方法基本上可以定位出脑动脉瘤位置。尽管基于分支长度检测会遇到干扰，最后导致出现不正确检测，但是脑动脉瘤检测意义是在于减少目标数量并为识别过程提供有用信息。如何进行有效二值化，为骨架提取提供基础，同时减少毛刺对脑动脉瘤检测比利影响将是今后研究重点。Ⅴ.结论本文分析了脑动脉瘤形态特征，有关算法以及改进算法深入研究，并且利用它们成功提取出了图像骨架。提出了种基于骨架信息脑动脉瘤检测方法，它是通过分支结果元素长度来实现检测。实验结果显示，通过从骨架中提取分支元素后，用此方法可以检测出脑动脉瘤区域。此外，检测效果还与脑血管分割效果和骨架提取有关。怎样克服这些缺点，提高检测成功率是今后工作重点。声明这次研究由中国自然科学基金会以及江苏省现代信息技术应用软件工程研究中心.赞助。参考文。
10、，原本具有定宽度血管变成只有个像素宽度骨架，同时脑血管图像变成了单像素宽度曲线。通过提取骨架结构元素，脑动脉瘤检测就是基于骨架树中分支元素宽度。.骨架结构元素提取关键点元素提取关键点体现在骨架特征发生变化地方，包括分叉点和端点。端点就是骨架树部分起始点，当前点个邻接点只有个是骨架中点，那么此点就是端点，像图中点和。分叉点就是骨架树不同部分交点，当前点个邻接点只有三个或者更多点是骨架中点，那么此点就是交叉点，像图中点，。图骨架元素表示分支元素提取分支元素是骨架段，它连接着两个关键点，并且不通过骨架中第三个关键点。如果关键点不是端点，那么它叫做内部分支点，否则叫做外部分支点。本文中，我们讨论分支元素是外部分支点。分支元素提取方法是从端点开始先找到端点，跟踪此点，直到下个分叉处。从端点开始到分叉处结束骨架元素即是分支元素。.基于分支元素脑动脉瘤检测通过分析脑动脉瘤形态得出结论如何提取脑血管骨架分支结构是检测脑动脉瘤关键。脑动。
11、图像实验数据是苏州大学第附属医院提供符合.标准图像。通过运用开发软件架构，每幅图像都被分成图像序列，保存为格式。在实验中，我们先对图和图原始图像做二值化，然后运用改进细化算法来获得图像骨架，最后利用基于骨架分支脑动脉瘤检测算法来检测整个骨架图。最后用方格标记疑似脑动脉瘤区域。普通脑血管图像血管结构相对简单，并且图像边缘相对平滑，如图图中显示血管结构图，由于图像复杂和模糊度导致了血管不平滑，且有噪音干扰。图原始图像二值化效果图图是分支检测和基于分支特征脑动脉瘤检测方法最终结果图。图脑动脉瘤检测结果图本文采用了基于改进了组合模板细化算法来检测二值图像分支，它有效避免了毛刺出现。这是种效果较好算法，图是不同效果对比，图毛刺较少，图毛刺较多。经过大量实验，发现，不理想二值化效果以及噪声影响和其他原因导致了容易出现毛刺。由于毛刺会出现在相同分支结构中，因此，它大大影响了脑动脉瘤检测精度。如图所示，用方格标记位置是检测到脑动脉瘤位。
12、板，放弃其中保留模板，并且结合了对当前点判断，判断当前点是否符合消去模板，符合话保留它相邻点位置。图是当前点以及他邻接点示意图。图点邻接点基于组合模板细化算法不需要匹配保留模板操作。每个消去模板对应着种情况，并且每个消去模板利用“”和操作来完成判断当前点是否要被保留。下面个条件式对应图中个消去模板。如果该点满足消去模板以及消去条件，则消去此点。否则暴力此点。其中，是当前点，图显示了。虽然目前，改进算法只应用于指纹图像识别，文献。本文应用上述公式和改进来进行脑血管图像骨架提取。通过实验发现，通过原算法细化图像有些毛刺，因此不能用于脑动脉瘤检测。文献效果更佳，但是细化速度不是很理想。尽管文献中细化算法速度有了明显提高，但细化血管过程中断点容易产生。衡量了各种因素，我们决定以组合模板改进算法来实现脑血管骨架提取。由此方法得到血管骨架有很高质量，同时，速度也得到了加强。Ⅲ.基于骨架树脑动脉瘤检测在通过细化脑血管图像得到骨架树后。
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