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申请/专利权人：杭州类脑科技有限公司;海盐县南北湖医学人工智能研究院

摘要：本发明提供了一种基于全局自动生长的肝脏血管提取方法、系统及计算机可读存储介质，肝脏血管提取方法，包括以下步骤：获取一医学图像，并对医学图像分割，以获得肝脏区域图像；标定肝脏区域图像中的肝脏血管树的起点，基于一代价度量函数和快速随机扩展树算法，模拟肝脏血管树的生长过程，并在生长过程中根据代价度量函数评估肝脏血管树的生长总能量；基于剪枝算法去除肝脏血管树的生长过程中的不合理连接部分或分叉部分，当生长总能量趋于稳定并保持极小时，输出肝脏血管树的提取结果。采用上述技术方案后，可以解决临床应用的重要需求，也有助于推进血管生长内在规律的定量分析和进一步探究。

主权项：1.一种基于全局自动生长的肝脏血管提取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取一医学图像，并对所述医学图像分割，以获得肝脏区域图像；标定所述肝脏区域图像中的肝脏血管树的起点，基于一代价度量函数和快速随机扩展树算法，模拟肝脏血管树的生长过程，并在生长过程中根据所述代价度量函数评估肝脏血管树的生长总能量；基于剪枝算法去除肝脏血管树的生长过程中的不合理连接部分或分叉部分，当生长总能量趋于稳定并保持极小时，输出肝脏血管树的提取结果；其中，标定所述肝脏区域图像中的肝脏血管树的起点，基于一代价度量函数和快速随机扩展树算法，模拟肝脏血管树的生长过程，并在生长过程中根据所述代价度量函数评估肝脏血管树的生长总能量的步骤包括：观察肝脏区域图像的图像序列，以标定出肝脏区域图像中肝脏血管树的起点；初始化一图结构G＝V,E，所述图结构G表示全局自动生长的肝脏血管树的生长树，其中V表示生长树的节点，E表示生长树的边；根据图结构G的像素分布，随机采样以获得采样点r，在图结构G中查找得到采样点r的最邻近点c；将采样点r和最邻近点c进行连线冲突检测，若具有连线冲突则退回至上一步骤，若不具有连线冲突则形成一连线集合，并继续下一步骤；查找最邻近点c的邻域，得到邻域点集合，并在所述邻域点集合内遍历，根据如下代价度量函数的离散表达：ε＝∫Ixdlx计算并比较连线集合内的点与最邻近点c的代价度量，从而更新图结构G，其中ε表示采样点r和最邻近点c连线所需的代价，lx表示连线细分差值，x为细分插值的点，Ix为对应的图像灰度值大小；其中，基于剪枝算法去除肝脏血管树的生长过程中的不合理连接部分或分叉部分，当生长总能量趋于稳定并保持极小时，输出肝脏血管树的提取结果的步骤包括：统计评估更新后的图结构G中连线集合内的连线上像素值的众数、平均数以及代价度量以形成一统计结果，对统计结果呈异常的连线，基于剪枝算法实施剪枝操作，将对应的采样点r和最邻近点c及连线移除，并再次更新图结构G；当整个全局自动生长的图结构G的代价度量呈波动状态时，重复：将采样点r和最邻近点c进行连线冲突检测，若具有连线冲突则退回至上一步骤，若不具有连线冲突则形成一连线集合，并继续下一步骤及其之后的步骤，多次迭代后，直到图结构G的代价度量收敛，输出肝脏血管树的提取结果。

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