1.一种基于CT图像的冠状动脉中心线提取方法，其特征在于：步骤一、消除被处理的CT层切图像的散粒噪声；

步骤二、对CT层切图像内的所有体素点进行血管区域增强；

步骤三、在经过步骤二增强的血管区域内使用区域生长法，对CT层切图像中的每一层图像中的血管区域进行分割，使得CT层切图像变为二值图像；

步骤四、对经步骤三分割后的CT层切图像的每层图像分别根据原始数据中的空间分辨率进行三维重构，得到三维空间中的血管数据；

步骤五、对血管数据进行细化，得到血管的初步的中心线；血管数据上各个体素点的值为1，作为目标体素点；对所有目标体素点进行如下操作：提取出目标体素点的六个6‑邻接点、十二个18‑邻接点和八个26‑邻接点；对步骤四重构得到的血管数据采用十二方向的迭代细化处理；每个迭代步骤均对血管数据的所有边界点依次进行十二个方向的细化处理；

十二个方向分别为目标体素点指向十二个18‑邻接点的方向；

用U、D、W、E、S、N表示点目标体素点p的6‑邻接点；用US、NE、WD、ES、UW、ND、SW、UN、ED、NW、UE、SD分别表示十二个18‑邻接点；组成18‑邻接点的两个字母表示该18‑邻接点与那两个6‑邻接点相邻；用点A、B、C、F、G、H、I、J分别表示八个26‑邻接点；点A为点U、S、W所在平面的交点；点B为点U、W、N所在平面的交点；点C为点U、N、E所在平面的交点；点F为点U、S、E所在平面的交点；点G为点D、S、W所在平面的交点；点H为点D、W、N所在平面的交点；点I为点D、N、E所在平面的交点；点J为点D、S、E所在平面的交点；十二个方向的细化处理顺序为：US、NE、WD、ES、UW、ND、SW、UN、ED、NW、UE、SD；十二方向的细化处理各自对应一组模板；一组模板内有14个模板；在一个方向的细化处理中，若目标体素点的3×3×3邻域与对应的14个模板中任意一个或多个相符合，则将目标体素点删除；

US方向的十四个模板如下：

第1个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中顶层的九个体素点均标记为“○”，D点标记为“●”，其余各点均标记为“X”；

第2个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中的点A、US、F、SW、S、ES、G、SD、J均标记为“○”，N点标记为“●”，其余各点均标记为“X”；

第3个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中顶层的九个体素点和点SW、S、SE、G、SD、J均标记为“○”，N点和D点标记为“·”，ND点标记为“●”，其余各点均标记为“X”；

第4个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中点UW和SW标记为“V”，UE点和ES点标记为“W”，N点和D点标记为“●”，点U、A、US、F、S标记为“○”，其余各点均标记为“·”；

第5个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中点UW和SW标记为“V”，点UE和ES标记为“Z”，点F、N、D标记为“●”，点U、A、US、S标记为“○”，其余各点均标记为“·”；

第6个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中UW点和SW点标记为“Z”，UE点和ES点标记为“V”，点A、N、D标记为“●”，点U、F、US、S标记为“○”，其余各点均标记为“·”；

第7个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中点UW和SW标记为“V”，点E、N、D标记为“●”，点U、A、US、S标记为“○”，其余各点均标记为“·”；

第8个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中UE点和ES点标记为“V”，点W、N、D标记为“●”，点U、F、US、S标记为“○”，其余各点均标记为“·”；

第9个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中UW点和SW点标记为“Z”，点A、N、E、D标记为“●”，点U、US、S标记为“○”，其余各点均标记为“·”；

第10个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中点UE和ES标记为“Z”，点F、N、W、D标记为“●”，点U、US、S标记为“○”，其余各点均标记为“·”；

第11个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中顶层的九个体素点和点SW、S、G、SD均标记为“○”，ND点和ED点标记为“●”，其余各点均标记为“·”；

第12个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中顶层的九个体素点和点ES、S、SD、J均标记为“○”，ND点和WD点标记为“●”，其余各点均标记为“·”；

第13个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中前侧的九个体素点和点B、UN、UW、U、A、US均标记为“○”，NE点和ND点标记为“●”，其余各点均标记为“·”；

第14个模板中，目标体素点p的3×3×3邻域中前侧的九个体素点和点UN、C、U、UE、US、F均标记为“○”，NW点和ND点标记为“●”，其余各点均标记为“·”；

符号“○”表示这个位置为背景点；符号“●”表示这个位置为目标点；符号“·”表示这个位置上既可以为目标点也可以为背景点；同一个模板中的字母“X”表示在这些位置上至少有一个为目标点；同一个模板中的字母“V”和“W”各自表示这些位置上至少有一个为背景点；同一个模板中有两个不同的位置标注了字母“Z”，则表示这两个位置上必须一个为目标点，另一个为背景点；

剩余十一个方向对应的模板均通过US方向对应的十四个模板通过旋转、镜像对称得到；具体如下：以目标体素点p为坐标原点，点p到点E为X轴正方向，p到点N为Y轴正方向，p到点U为Z轴正方向建立空间直角坐标系；

UN方向的模板由US方向的模板根据AGJF平面镜像对称得到；UW方向的模板由US方向的模板根据AGIC平面镜像对称得到；UE方向的模板由US方向的模板根据BHJF平面镜像对称得到；SW方向的模板由US方向的模板根据AJIB平面镜像对称得到；ES方向的模板由US方向的模板根据FGHC平面镜像对称得到；NW方向的模板由UN方向的模板根据AJIB平面镜像对称得到；NE方向的模板由UN方向的模板根据FGHC平面镜像对称得到；WD方向的模板由SW方向的模板根据BGJC平面镜像对称得到；SD方向的模板由US方向的模板根据HGJI平面镜像对称得到；ND方向的模板由UN方向的模板根据HGJI平面镜像对称得到；ED方向的模板由UE方向的模板根据HGJI平面镜像对称得到；

步骤六、将步骤五中提取出的中心线转换为有向图；在有向图中，仅有一个邻接体素的体素点视为端点，有且仅有两个邻接体素的体素点视为普通连接点，存在多于两个邻接体素的体素点视为节点；相邻的两个节点或端点之间的各普通连接点形成一条有向边；根据各有向边上的节点数量筛选出中心线和分支。

2.根据权利要求1所述的一种基于CT图像的冠状动脉中心线提取方法，其特征在于：步骤五中，若一轮细化处理中删除一个或多个体素点，则再进行一轮迭代，直至迭代到一轮细化处理中未有能够被删除的体素点。

3.根据权利要求1所述的一种基于CT图像的冠状动脉中心线提取方法，其特征在于：步骤六中，设置一个长度阈值，将小于长度阈值的分支作为需要被删除的细小分支，大于长度阈值的分支为需要被保留的中心线起点和终点所在的有向边。

4.根据权利要求1所述的一种基于CT图像的冠状动脉中心线提取方法，其特征在于：步骤一的具体过程如下：采用异性扩散滤波器进行散粒噪声的消除；CT层切图像上的任意点x的各向异性扩散方程的表达式如式(1)所示：式(1)中， 表示图像在点x的灰度，表示CT层切图像中，点x的坐标所对应的向

量，t表示迭代次数； 表示梯度算子， 表示 的梯度，div(·)表示散度算子；

表示扩散函数，其表达式如式(2)所示：

式(2)中，k为与噪声级和边界强度相关的常数；求解式(2)的偏微分方程，得到消除散粒噪声后的滤波结果 其表达式如式(3)所示：u(t+Δt)＝u(t)+Δt(Φeast‑Φwest+Φnorth‑Φsouth)    (3)式(3)中，Φeast、Φwest、Φnorth、Φsouth分别为点x的东侧、西侧、上侧、下侧邻接像素点的扩散通量；Δt表示迭代步长。

5.根据权利要求1所述的一种基于CT图像的冠状动脉中心线提取方法，其特征在于：步骤二中，以CT层切图像内所有体素点分别作为被分析点A进行如下操作：

2‑1、利用泰勒级数的展开式分析体素点的局部特征；被分析点A在所在图像I中的泰勒级数展开式I(A+ΔA)如式(4)所示：式(4)中，I(A)表示图像I中的被分析点A； 表示图像I在被分析点A处的梯度，Δ

T

(·)表示拉普拉斯算子；A表示被分析点A的转置；H(A)表示被分析点A的Hessian矩阵，其表达式如式(5)所示；

式(5)中，矩阵H(A)内各个元素均为图像I在被分析点A处的二阶偏导；矩阵H(A)存在三个特征值λ1、λ2和λ3，以及三个特征值各自对应的特征向量为 和 三个特征值满足|λ1|≤|λ2|≤|λ3|的关系；

2‑2、利用基于Hessian矩阵的Frangi血管增强函数对血管区域进行增强，对非血管区域进行抑制，血管相似性函数vo(λ)如式(6)所示：式(6)中，RA、RB为椭球体的两个定义参数；S为对比度系数；α、β和γ为三个调参系数；

RA、RB和S分别用式(7)、式(8)和式(9)表示：