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布魯克CT圖像形態(tài)學(xué)與密度學(xué)定量分析軟件-CTAn-新功能介紹

更新時(shí)間:2020-07-01點(diǎn)擊次數(shù):5737

納米CT圖像定量分析的過程中,相信大家都遇到過這樣的情況:很難找到一個(gè)合適的閾值來分割我們要分析的對(duì)象。尤其是對(duì)于顯微ct掃描樣品中的細(xì)微結(jié)構(gòu)而言,由于沒有足夠高的分辨率來表征,高分辨三維X射線顯微成像系統(tǒng)造成其灰度要低于正常值,局部高襯度X射線三維掃描襯度降低。這就對(duì)我們的閾值選取、個(gè)體分割造成了非常大的困難,尤其是動(dòng)輒幾百兆,幾個(gè)G的三維CT數(shù)據(jù)。所以在進(jìn)行閾值分割之前,各種濾波工具就被我們拿來強(qiáng)化對(duì)象,弱化背景噪音,以期能夠得到一個(gè)更準(zhǔn)確的結(jié)果。

 

各向異性擴(kuò)散濾波

新版中增加的一些特性,其中之一就是強(qiáng)大高效的濾波工具“AnisotropicDiffusion,各向異性擴(kuò)散”。”各項(xiàng)異性”,顧名思義,就是在進(jìn)行平滑處理時(shí)各個(gè)方向并不相同,僅就垂直于邊界的區(qū)域進(jìn)行平滑處理,保持邊界不會(huì)變的模糊。“擴(kuò)散”意味著強(qiáng)度沒有整體增加或減少,即沒有強(qiáng)度信號(hào)的產(chǎn)生或破壞:對(duì)密度測(cè)量有利。各向異性擴(kuò)散濾波器在降噪和邊緣保持之間提供了很好的平衡。

 

分水嶺算法

在CTAn的形態(tài)學(xué)操作插件中,用戶現(xiàn)在可以為分水嶺算法定義容差,并采用H-minima變換以該容差值的動(dòng)態(tài)強(qiáng)度抑制區(qū)域小值,將“黏連”在一起的對(duì)象區(qū)分開。接下來利用 Individualobject analysis插件,可以將采用不同顏色編碼的圖像保存到剪貼板,根據(jù)所選的特征,每個(gè)個(gè)體會(huì)被賦予一個(gè)灰度值。

歐拉數(shù)和連通性參數(shù)以前僅在3D綜合分析中可用,現(xiàn)在它們也可用于單獨(dú)個(gè)體的3D對(duì)象分析。此外,軟件調(diào)整了歐拉數(shù)的算法,解決負(fù)連接的問題。

 

局部取向分析

CTAn提供了一個(gè)新的插件來執(zhí)行局部取向分析,以一定半徑內(nèi)的灰度梯度的計(jì)算為基礎(chǔ),可進(jìn)行2D或3D的分析。圖像A為CFRP材料的纖維取向分析。圖像B為人體椎骨切片,垂直的小梁以紅色顯示,而水平支撐小梁以藍(lán)色顯示,節(jié)點(diǎn)和斜結(jié)構(gòu)顯示綠色。

 

種子生長(zhǎng)函數(shù)

CTAn中添加了種子生長(zhǎng)函數(shù)。從ROI-shrink-wrap插件可以選擇Fill-out模式。該函數(shù)通過二值化區(qū)域內(nèi)部的一個(gè)種子來生長(zhǎng)感興趣區(qū)域(VOI)。它從內(nèi)部填充而不是從外部收縮來創(chuàng)建VOI,在許多應(yīng)用中非常有用的,例如,在進(jìn)行胚胎細(xì)胞的分割(圖像C)時(shí)不誤選具有相似密度的其他軟組織。

文章來源:布魯克X射線部門

 

 

 

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