布鲁克CT图像形态学与密度学定量分析软件-CTAn-新功能介绍

2018-08-20

在CT图像定量分析的过程中,相信大家都遇到过这样的情况:很难找到一个合适的阈值来分割我们要分析的对象。尤其是对于样品中的细微结构而言,由于没有足够高的分辨率来表征,造成其灰度要低于正常值,局部衬度降低。这就对我们的阈值选取、个体分割造成了非常大的困难,尤其是动辄几百兆,几个G的三维CT数据。所以在进行阈值分割之前,各种滤波工具就被我们拿来强化对象,弱化背景噪音,以期能够得到一个更准确的结果。

本期,小编给大家介绍布鲁克CT图像定量分析软件CTAn最新版中增加的一些特性。


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各向异性扩散滤波

新版中增加的一些特性,其中之一就是强大高效的滤波工具“AnisotropicDiffusion,各向异性扩散”。”各项异性”,顾名思义,就是在进行平滑处理时各个方向并不相同,仅就垂直于边界的区域进行平滑处理,保持边界不会变的模糊。“扩散”意味着强度没有整体增加或减少,即没有强度信号的产生或破坏:对密度测量有利。各向异性扩散滤波器在降噪和边缘保持之间提供了极佳的平衡。

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分水岭算法

在CTAn的形态学操作插件中,用户现在可以为分水岭算法定义容差,并采用H-minima变换以≤该容差值的动态强度抑制区域最小值,将“黏连”在一起的对象区分开。接下来利用 Individualobject analysis插件,可以将采用不同颜色编码的图像保存到剪贴板,根据所选的特征,每个个体会被赋予一个灰度值。

欧拉数和连通性参数以前仅在3D综合分析中可用,现在它们也可用于单独个体的3D对象分析。此外,软件调整了欧拉数的算法,解决负连接的问题。

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局部取向分析

CTAn提供了一个新的插件来执行局部取向分析,以一定半径内的灰度梯度的计算为基础,可进行2D或3D的分析。图像A为CFRP材料的纤维取向分析。图像B为人体椎骨切片,垂直的小梁以红色显示,而水平支撑小梁以蓝色显示,节点和斜结构显示绿色。


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种子生长函数

CTAn中添加了种子生长函数。从ROI-shrink-wrap插件可以选择Fill-out模式。该函数通过二值化区域内部的一个种子来生长感兴趣区域(VOI)。它从内部填充而不是从外部收缩来创建VOI,在许多应用中非常有用的,例如,在进行胚胎细胞的分割(图像C)时不误选具有相似密度的其他软组织。

    关于这些最新的功能,布鲁克近期为我们的显微CT用户专门准备一个网络研讨会,由资深应用科学家Evi Bongaers博士为大家介绍,欢迎大家参加。

了解更多详情,请联系 021-34685181、17621138977


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