基于扩散模型的 3D CT 图像血管中心线提取 VesselFusion
计算机视觉与模式识别
2026-03-10 v1
摘要
从 3D CT 图像中提取血管中心线是一个重要任务，因为它可以减少构建估计血管结构的标注工作量。由于常规方法是确定性模型，无法捕捉复杂的人体结构，因此难以估计自然的血管结构。本研究提出了 VesselFusion，这是一种用于从 3D CT 图像中提取血管中心线的扩散模型。该方法使用中心线的粗到细表示，并采用投票式聚合实现自然稳定的提取。VesselFusion 在公开可用的 CT 图像数据集上进行评估，提取精度更高，结果更自然。
引用
@article{arxiv.2603.08135,
title = {VesselFusion: Diffusion Models for Vessel Centerline Extraction from 3D CT Images},
author = {Soichi Mita and Shumpei Takezaki and Ryoma Bise},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.08135},
year = {2026}
}