为了对传统体素生长算法加以改进,提取心脏局部血管,在三维心脏组织的感兴趣局部血管上勾画初始体素种子点,将初始体素的相邻体素中灰度直方图相似的体素添加到生长体素集合中,作为新的种子点按照生长规则继续寻找相似体素。为了防止体素生长过程中出现泄漏,设置终止规则限制体素生长的边界,进而找到感兴趣血管包括的全部体素。通过对体素生长算法的生长规则和终止条件的进一步改进,在一定程度上解决了传统体素生长算法交互性差、运行不实时等问题,测试结果表明该算法的准确度高、稳健性好,是心血管疾病临床治疗过程中有效的影像辅助工具。

通过应用线性八叉树将心脏三维模型离散成体素以快速提取并显示局部任意感兴趣血管，把三维模型离散成体素后，利用多边形交互区域选择感兴趣体积内部体素。根据26-邻接体素的拓扑关系和体素互信息相似度比较结果，最终确定最佳深度和最佳互信息阈值分别为14和-1.375，以此来寻找感兴趣体积中同一组织的体素集合。最终实现了三维医学影像中任意感兴趣血管的精确显示，该技术可被视为用一个提取工具将任意局部三维模型进行提取并进行四维动态显示的过程。实验结果表明：与C-V三维分割算法精度90.1%相比，本分割算法平均精确度达到96.02%；运行时间从13.8 s缩短为10.7 s；四维播放帧数最大40 FPS,基本满足了血管三维分割的临床需求。该算法不仅可以快速地分析局部病灶的生理学特点和病理特征，而且让医生更加直观、便利地观察病人心脏任意局部血管的实际运动状况，以便做出临床决策。