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TEASAR
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新的CT扫描方法无需深度学习即可重建肺血管树
研究人员开发了一种新的、确定性的计算断层扫描（CT）肺血管树重建流程。该方法通过融合多尺度Hessian滤波并使用TEASAR算法进行中心线提取，避免了深度学习。该流程生成几何上合理的血管图谱，然后对其进行分形维数和分支模式等指标的分析，得出的结果与已知的人类肺血管系统一致。
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Vesselpose方法从3D图像中重建精确的血管图
研究人员开发了Vesselpose，一种从3D医学图像中重建精确血管图的新颖方法。该方法在分割掩码的同时预测体素级的血管方向向量，然后使用修改后的TEASAR算法提取血管图。Vesselpose在基准数据集上取得了最先进的成果，并展示了改进的拓扑精度，能够更好地分离紧密相邻的血管段并处理多个血管树。