路径可选血管测量算法

误差低于1%

支持用户自定义感兴趣路径，对血管距离、迂曲度、角度和直径进行精确量化，相比全局分析提供更高的局部精度和灵活性。

Zhang, Renfei · Dong, Linjie · 王兴松 · 田梦倩 · 苏浩波

Biomedical Signal Processing and Control 2026

参数信息

平均绝对误差

<1 %

变异系数

<1.5 %

技术优势

可自定义测量路径

用户能够交互式定义感兴趣的血管路径，只在指定区段内量化形态参数，而不必对整幅图像进行分析。

跨血管段连续测量

通过多段路径重建，算法能在多个血管中心线段之间进行准确且连续的测量，避免分段独立计算带来的不连续。

临床图像可适配

算法在临床 DSA 图像上成功提取了血管中心线并可视化关键形态特征，表明对真实临床场景具有较强的适应能力。

应用场景

• 手术机器人：为机器人辅助血管介入手术提供实时路径规划和局部形态量化，直接嵌入术导航流程。
• 医疗机器人：赋予医疗机器人基于图像的自主任务能力，无需依赖外部组织病理分析即可完成血管测量。
• 精密仪器与测量：以低于 1% 的平均绝对误差和低于 1.5% 的变异系数，提供高精度可重复的血管几何量测工具。
• 工业机器人：其图像处理和路径重建框架可迁移至工业机器人对管状结构的在线检测与路径规划任务。