vaa3d_神经元追踪算法介绍之snack_neuron tracing
生活随笔
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vaa3d_神经元追踪算法介绍之snack_neuron tracing
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snack
Wang Y , Narayanaswamy A , Tsai C L , et al. A Broadly Applicable 3-D Neuron Tracing Method Based on Open-Curve Snake [J]. Neuroinformatics, 2011, 9(2-3):193-217. DIADEM Special Issue 特刊的一篇文章預處理
1.預處理的第一步 去噪、增強連續性 curvelet and scalar voting algorithm 2.預處理的第二步GVF 計算向量場(這是snack模型中的deforming force)和雅可比矩陣。 3 預處理的第三步 Frangi’s vesselness measure ,這個是利用雅可比矩陣管狀結構。特征值.這個不會增強分支點 4 pre-segmentation 預分割graph-cut segmentation ,vessel-cut。每一個z slice 單獨。 5 預處理最后一步,種子點獲取。有幾種方式,方式1,極值點,極值點沿GVF移動幾次。方式2,骨架化。去除半徑以內的重復點。方式3,local maximal vesselness。 6.所有種子點根據對應的vesselness values排序。模型
模型是個最小化的模型,包含兩個值。內力和外力。內力控制延伸與否,外力使得其靠近中心線。
特點
雙向追蹤后處理方法
1. 長度閾值 2. 去除沒有連接到主樹的樹Tips
總結
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