[发明专利]血管提取方法

权利要求书

1.一种血管提取方法，包括以下步骤：

步骤S1、提取血管原图像中的血管中心线，根据中心线获取待分割的血管区域，将中心线设置为初始分割结果，并初始化血管在原图像和至少一个特征图像的边界值或者边界值经加权计算出来的加权值作为血管模型条件；

步骤S2、以当前分割结果作为种子点，判断与种子点相邻的邻域点的原图像值及至少一个特征图像值是否符合当前血管模型条件中的边界值，或者判断与种子点相邻的邻域点的原图像值及至少一个特征图像经加权计算出来的加权值是否符合当前血管模型条件中的加权值，如果判断符合，则将这些邻域点判定为血管候选分割结果。

2.如权利要求1所述的血管提取方法，其特征在于，所述特征图像为拉普拉斯图像、梯度图像、最大值率图像中的至少一种，对应地，特征图像值为拉普拉斯值、梯度值、最大值率中的至少一种。

3.如权利要求2所述的血管提取方法，其特征在于，步骤S2中，如果判断不符合，则执行步骤S3；步骤S3为判断邻域点是否较其种子点更靠近血管中心，如果是，则将邻域点判定为血管候选分割结果；如果不是，则对邻域点不做任何操作。

4.如权利要求3所述的血管提取方法，其特征在于，步骤S3中，更靠近血管中心的条件为：靠近血管中心点的点的原图像值、最大值率要大于远离中心的点。

5.如权利要求3所述的血管提取方法，其特征在于，步骤S3中，更靠近血管中心的条件为：靠近血管中心点的点的原图像值要大于远离中心的点，梯度值要小于远离中心的点。

6.如权利要求3所述的血管提取方法，其特征在于，所述血管提取方法还包括步骤S4：通过一个全局条件判定步骤S3得到的血管候选分割结果是否为泄漏点，如果符合全局条件，则保留血管候选分割结果，继续步骤S2；如果不符合，则删除血管候选分割结果。

7.如权利要求6所述的血管提取方法，其特征在于，所述全局条件判定是：设定每次通过当前分割结果应获取的邻域点总量是固定的，统计出实际获取的邻域点个数，将两者比较，如果实际获取的邻域点个数远远少于预定的邻域点总量，即判断为不符合全局条件，反之则判定为符合全局条件。

8.如权利要求6所述的血管提取方法，其特征在于，步骤S4中删除血管候选分割结果后进行步骤S5：判断当前模型条件是否达到最终的血管模型边界条件，如果达到，则输出分割结果；如果没有达到，则放宽模型边界条件，继而以当前放宽后的模型条件执行步骤S2。

9.如权利要求2所述的血管提取方法，其特征在于，步骤S2中判断与种子点相邻的邻域点的原图像值及至少一个特征图像值是否符合当前血管模型条件的方法是：求出每个邻域点的特征图像值，与血管模型条件作比较，如果该邻域点的梯度值小于梯度的边界值、最大值率大于最大值率的边界值、拉普拉斯值在拉普拉斯值的边界值之间、原图像值在原图像值的边界值之间即为符合条件。

10.如权利要求2所述的血管提取方法，其特征在于，最大值率为N_max/N，其中，N为原图像中当前像素点的邻域点的总个数，N_max为邻域点中灰度值小于当前像素点灰度值的个数。

11.如权利要求8所述的血管提取方法，其特征在于，步骤S5中，血管定义为具有三部分的管状结构，沿血管的截断面，三部分分别是从里往外排列的位于血管中心的内圈圆、其次为紧邻内圈圆的中间环形结构、最外层是包裹血管的外圈环形结构，拉普拉斯图像值在内圈圆及中间环形结构的变化比在外圈环形结构的变化更小，拉普拉斯图像在外圈环形结构时由亮变暗；梯度值由内到外逐渐增大；最大值率由内到外逐渐减小。

12.如权利要求8所述的血管提取方法，其特征在于，步骤S5中，血管定义为具有三部分的管状结构，沿血管的截断面，三部分分别是从里往外排列的位于血管中心的内圈圆、其次为紧邻内圈圆的中间环形结构、最外层是包裹血管的外圈环形结构，模型边界条件进行多次放宽。

13.如权利要求1所述的血管提取方法，其特征在于，所述方法还包括输出血管候选分割结果。