问题描述
我有一个项目来构建脊髓根的 3D 模型，以模拟电极的刺激。目前我已经处理了两件事，脊髓根的提取位置（来自 CT 扫描）和点中选定的部分（见下面的两张图片）。我提供的数据是 3D 格式的，所有片段都清晰可见，尽管在下图中缩小后看起来并不像。
从脊髓 CT 扫描中提取的点和段：
从点数中选出的片段：
我现在正在尝试连接这些段，以便在最后获得所有脊髓根的中心线。这些段没有分类，只是用不同的颜色来区分它们在情节上。然后，任务是将看起来属于同一根路径的部分垂直连接起来。 我一直在查看有关如何解决该问题的文献。由于我对这个领域还很陌生，所以我对什么可行，什么不可行没有太多直觉。我在这里有两个子任务要解决，连接线和分类根，虽然分类后连接线段似乎没什么大不了的，但对它们进行分类似乎更难。所以我不确定按哪个顺序进行。 以下是我正在考虑处理该任务的几个选项：
- 使用卡尔曼滤波器从选定的线段和缺失的部分中提取垂直线
- 使用霍夫变换来检测垂直线，方法是尝试在参数空间中表达脊椎根段并查看它们如何聚类并查看是否可以从那里推断出任何内容。
- 对段应用某种 SVM 分类算法，按根对它们进行分类。我可以通过其方向和位置来表征每个段，并根据我选择的参数的相似性对它们进行分类，然后连接这些段。或者，如果方向/位置匹配，则使用每个线段的端点位置并将其连接到最近的邻居之一。
我愿意接受任何关于如何处理当前问题的建议、任何建议或任何其他想法。
解决方法
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