【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医学影像处理，特别是涉及一种血管中心线提取方法、装置、设备、介质及产品。
技术介绍
1、医学影像处理在临床诊疗过程中发挥着重要作用，尤其是血管分割与中心线提取。传统血管中心线提取方法多基于图像处理技术，如阈值分割、边缘检测、区域生长等，受限于图像噪声敏感性、参数依赖性强和鲁棒性不足。深度学习方法虽提高了分割精度，但对细小血管分支和数据标注依赖较强，且分割与中心线提取任务通常独立进行，造成信息不一致。
2、因此，迫切需要一种能够协同优化血管分割与中心线提取、鲁棒性强且适用于复杂医学图像场景的新方法。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种血管中心线提取方法、装置、设备、介质及产品，可提高了血管中心线提取的精确性和鲁棒性。
2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
3、第一方面，本申请提供了一种血管中心线提取方法，包括：
4、采用变分能量泛函模型从待识别医学图像中确定初始曲线；所述初始曲线为初始血管边界或者初始血管中心曲线；
...【技术保护点】
1.一种血管中心线提取方法，其特征在于，所述血管中心线提取方法包括：
2.根据权利要求1所述的血管中心线提取方法，其特征在于，采用变分能量泛函模型从待识别医学图像中确定初始曲线，具体包括：
3.根据权利要求2所述的血管中心线提取方法，其特征在于，所述Snake模型的总能量函数表示为：
4.根据权利要求1所述的血管中心线提取方法，其特征在于，采用黑塞矩阵计算所述初始曲线上各离散节点处血管的径向方向和切向方向，具体包括：
5.根据权利要求1所述的血管中心线提取方法，其特征在于，基于各离散节点处血管的径向方向和切向方向，对每个...
【技术特征摘要】
1.一种血管中心线提取方法，其特征在于，所述血管中心线提取方法包括：
2.根据权利要求1所述的血管中心线提取方法，其特征在于，采用变分能量泛函模型从待识别医学图像中确定初始曲线，具体包括：
3.根据权利要求2所述的血管中心线提取方法，其特征在于，所述snake模型的总能量函数表示为：
4.根据权利要求1所述的血管中心线提取方法，其特征在于，采用黑塞矩阵计算所述初始曲线上各离散节点处血管的径向方向和切向方向，具体包括：
5.根据权利要求1所述的血管中心线提取方法，其特征在于，基于各离散节点处血管的径向方向和切向方向，对每个离散节点进行强化学习智能体建模与优化，得到每个离散节点对应的血管中心线位置，具体包括：
6.一种血管中心线提取方...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵源，张建峰，黄昊，吴雨亭，熊小强，黄思源，凌仔怡，朱文汝嫣，黄守军，孔德兴，
申请(专利权)人：浙江师范大学，
类型：发明
国别省市：
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