用于对三维(3D)图像数据体积中的横截平面进行采样的成像方法

摘要

自动血管分析(AVA)向用户提供关于血管病理学(诸如狭窄)的定性反馈和定量反馈，并且具有最少的用户输入。然而，现有的算法可能不适于大的数据集，特别是由于预处理时间相当长。在此，提出了一种用于将探针放置在血管树上的成像方法，该方法根本不需要任何预处理的时间，并且，就速度和内存消耗这两者而言，该方法在(非常)大的数据集上执行得非常好。该方法包括步骤：将3D数据体积的体素分类为第一类、第二类或其它类体素；确定第一类体素的管状结构中的起始体素；在起始体素的附近确定中心线；以及通过起始体素拟合垂直于中心线的平面。此外，不但可以确定平面上的血管横截面的轮廓，而且可以确定轮廓的最大直径、最小直径和平均直径以及血管横截面的面积。