本文介绍了如何利用高斯过程和Radon变换进行医学图像中的血管跟踪及直径估计，提供了MATLAB实现代码，包括图像预处理、血管骨架提取、中心线识别和直径估算，有助于理解和应用在血管相关疾病的诊断和治疗中。
基于高斯过程和Radon变换的血管跟踪和直径估计
血管跟踪和直径估计是医学图像处理中的重要任务，可以帮助医生诊断和治疗血管相关的疾病。在本文中，我们将介绍如何使用高斯过程和Radon变换实现血管跟踪和直径估计，并提供相应的MATLAB代码。
血管跟踪的基本思想是从医学图像中提取血管的中心线，并根据中心线信息估计血管的直径。高斯过程是一种强大的统计建模方法，常用于回归和插值问题。Radon变换是一种在医学图像处理中常用的变换，可以提取出图像中的直线信息。
以下是使用MATLAB实现血管跟踪和直径估计的代码：
% 读取医学图像
image = imread('medical_image.png');
% 图像预处理
gray = rgb2gray(
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