TopoVST：面向拓扑忠实的血管骨架追踪
计算机视觉与模式识别
2026-03-17 v1
摘要
自动提取血管骨架对于许多临床应用至关重要。然而，要实现对薄血管骨架的拓扑忠实描绘仍然极具挑战性，主要由于频繁的中断和虚假骨架段的存在。为此，我们提出一种名为 TopoVST 的血管骨架追踪器。TopoVST 构建多尺度球形图对输入图像进行采样，并利用图神经网络联合估计追踪方向和血管半径。通过一种门控式特征融合机制增强多尺度表征的效用，同时通过嵌入几何感知加权方案来缓解训练期间类别不平衡问题。此外，我们设计一种基于波传播的骨架追踪算法，通过空间占用过滤显式减轻虚假骨架的生成。我们在具有不同几何形状的两个血管数据集上对 TopoVST 进行评估。广泛的与最先进基准的比较表明，TopoVST 在重叠指标和拓扑指标方面均取得了具竞争力的性能。我们的源代码可在 https://github.com/EndoluminalSurgicalVision-IMR/TopoVST 上获取。
引用
@article{arxiv.2603.14909,
title = {TopoVST: Toward Topology-fidelitous Vessel Skeleton Tracking},
author = {Yaoyu Liu and Minghui Zhang and Junjun He and Yun Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.14909},
year = {2026}
}
备注
10 pages, 9 figures. Under Review