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肌肉组织背景下的微血管分割方法研究  
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【英文篇名】 Microvascular Segmentation from Image Background of Muscular Tissue
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【作者】 盛有明; 张坚; 张正国; 修瑞娟;
【英文作者】 SHENG Youming1; ZHANG Jian1; ZHANG Zhengguo2; XIU Ruijuan1(1.Institute of Microcirculation; CAMS & PUMC; Beijing 100005; China; 2.Institute of Basic Medical Sciences; Beijing 100005);
【作者单位】 中国医学科学院&北京协和医学院微循环研究所; 中国医学科学院&北京协和医学院基础医学研究所;
【文献出处】 生物医学工程研究 , Journal of Biomedical Engineering Research, 编辑部邮箱 2012年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 微血管; 图像分割; 数学形态学; 种子填充; 功能微血管面积密度;
【英文关键词】 Microvessel; Image segmentation; Mathematical morphology; Seed fill algorithm; Functional microvascular density(FMD);
【摘要】 微血管的分割提取是微循环网络特征参数分析与功能障碍评估的关键性图像处理技术基础之一。目前尚缺乏有效的专门针对肌肉组织来源图像的微血管分割方法,使用现有的血管分割算法难以取得理想的分割效果。本研究依据该类图像的特点,针对性地提出了一种基于多技术组合联用的分割方案—TOSC分割法。首先以阈值法进行初次分割,然后通过形态学开运算截断背景与微血管间连接区,再以种子填充法对微血管区域进行二次识别与分割,最后通过形态学闭运算填充分割区域中的孔洞和缺刻,实现了微血管的分割提取以及在此基础上的功能微血管面积密度测量。分割测试结果表明TOSC分割法能够准确地将微血管区域从复杂的肌纤维组织背景中提取出来,可满足基础研究与临床处理的要求。
【英文摘要】 The segmentation of microvessel is one of critical image processing techniques to evaluate property and dysfunction of microvasculature.Up to the present,has no specific segmentation method been presented to deal with microvessels in muscular tissue images.Presented segmentation methods for vessels are not competent for this type of images.In this study,we proposed a combinatorial strategy — TOSC algorithm.first,segment the image preliminarily with single threshold was segmented;second,the connections betwe...
【更新日期】 2012-07-02
【分类号】 R329
【正文快照】 1引言包括心血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤等在内的许多高发病率重大疾病的发生和发展过程中,微血管结构特征会随着病程的发展表现出不同程度的结构改变[1-2]。这种改变会直接影响微血管的正常组织灌注功能,进一步导致病情的恶化或者引起严重的并发症[3]。定量测量微血管特征参数

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