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基于经验模态分解的冠脉造影图像分层血管提取
基于经验模态分解的冠脉造影图像分层血管提取
摘要：
冠脉疾病是目前影响人类健康的主要病因，冠脉造影图像是冠脉疾病诊断的重要工具之一。但是由于冠脉造影图像的低对比度和噪声的存在，准确提取冠脉血管结构成为一项具有挑战性的任务。本文基于经验模态分解的方法，提出了一种冠脉造影图像分层血管提取方法，该方法能够有效地提高冠脉血管结构的可视化效果和准确度。
关键词：冠脉疾病；冠脉造影图像；经验模态分解；分层血管提取
引言：
冠脉疾病是一种严重危害人类健康的疾病，通常由冠脉血管内膜的斑块形成导致。冠脉造影图像作为一种无创且高分辨率的冠脉成像技术，被广泛应用于冠脉疾病的诊断和治疗过程中。然而，由于冠脉造影图像存在低对比度和噪声等问题，导致冠脉血管的可视化和准确度存在一定的困难。
经验模态分解（EMD）是一种基于数据自适应和局部特性的信号处理方法，它适用于多尺度分析和特征提取。本文基于经验模态分解的方法，提出了一种冠脉造影图像分层血管提取方法，旨在提高冠脉血管结构的可视化效果和准确度。
方法：
首先，将冠脉造影图像进行预处理，包括去噪和增强对比度等步骤，以提高图像质量。然后，将预处理后的图像进行经验模态分解，得到一系列的本征模态函数（IMF）。每个IMF都包含了不同尺度的特征信息，其中第一、二个IMF通常代表了冠脉血管的主要信息。
接下来，我们利用特定的阈值策略，选择合适的IMF进行分层血管提取。在选择IMF的过程中，我们将考虑图像的对比度、细节和噪声等因素。然后，通过对所选IMF进行二值化处理，最终得到了冠脉血管分层图像。为了进一步减少噪声和提高血管结构的连续性，我们对分层图像进行形态学处理。
结果与讨论：
为了验证所提方法的有效性，我们对一组真实的冠脉造影图像进行了实验。实验结果表明，所提方法能够有效地提取冠脉血管结构，并具有较高的准确度和可视化效果。与传统的阈值分割方法相比，所提方法在冠脉血管边缘的保持和连续性方面取得了显著的改善。
此外，我们还与其他一些相关方法进行了比较，结果显示了所提方法在冠脉血管提取方面的优势。具体来说，所提方法能够更好地消除噪声和伪影，并获得更准确的冠脉血管分层图像。因此，我们相信所提方法具有良好的应用前景，并可以在冠脉疾病的临床诊断和治疗中得到广泛应用。
结论：
本文提出了一种基于经验模态分解的冠脉造影图像分层血管提取方法，通过利用经验模态分解的多尺度特性，有效地提高了冠脉血管结构的可视化效果和准确度。实验证实了所提方法的有效性，并与其他相关方法进行了比较。结果显示了所提方法在冠脉血管提取方面的优势，证明了其在冠脉疾病诊断中的潜力和应用前景。
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