基于学习的血管追踪算法：综述

开发高效的血管追踪算法对于基于影像的血管疾病诊断与治疗至关重要。血管追踪旨在解决关键点（种子点）检测、中心线提取和血管分割等识别问题。为克服主要归因于血管复杂形态与血管造影图像特性的血管追踪问题，已发展了广泛的图像处理技术。本文对血管追踪方法进行了文献综述，重点关注基于机器学习的方法。首先回顾了传统的基于机器学习的算法，随后给出了基于深度学习的框架的总体概览。在所回顾方法的基础上，介绍了评估问题。文章最后对遗留的迫切需求与未来研究进行了讨论。