GitHub上可用。
Jerman的3 d和2 d黑森管(船/ vesselness)和球形(blob / blobness)增强过滤器。
MATLAB代码实施接下来的两篇文章:

——t . Jerman f . Pernus b . Likar z Spiclin,“增强血管结构的3 d和2 d血管造影图像”,IEEE医学成像,35(9),2107 - 2118(2016),页doi = {https://doi.org/10.1109/TMI.2016.2550102}

——t . Jerman f . Pernus b . Likar z Spiclin,“Blob增强对于改善颅内动脉瘤的可视化检测”,IEEE可视化和计算机图形学中,22 (6),p . 1705 - 1717 (2016), doi = {https://doi.org/10.1109/TVCG.2015.2446493}

和会议论文(请参考期刊出版[1]更多细节):

——t . Jerman f . Pernus b . Likar z Spiclin,“超越Frangi:一种改进的多尺度vesselness过滤器”,Proc。相比9413年,2015年医学成像:图像处理,94132 (2015),doi = {https://doi.org/10.1117/12.2081147}

代码是基于Dirk-Jan克朗的实现Frangi vesselness的过滤器。(www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/24409-hessian-based-frangi-vesselness-filter)

小贴士:

——确保利益最高的对象(如果明亮的背景相比)或最低(如果黑暗背景)相比强度图像/体积。适当的规模/图像正常化。

——3 d方法包含一个c代码文件,需要编译与“墨西哥eig3volume.c”。更多信息:www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/24409-hessian-based-frangi-vesselness-filter

——阈值滤波器响应删除任何剩余的增强噪音

内容:

- 2 d增强船舶/管状结构:

——vesselness2D。m -主要功能
——example_vesselness2D。m -滤波器应用于2 d视网膜血管
——fundus2D。png -形象的例子

- 3 d增强船舶/管状结构:

——vesselness3D。m -主要功能
——eig3volume。c -快速计算的特征值
——example_vesselness3D。m -滤波器应用于3 d大脑血管
——体积。垫卷的例子

- 3 d增强团/ sphere-like结构:

——blobness3D。m -主要功能
——eig3volume。c -(如上所述)
——example_blobness3D。m - 3 d大脑血管动脉瘤增强
——体积。垫(如上所述)