중심선 추적은 혈관 조도(vessel tortuosity)의 분절 분석을 혈관조영술 데이터에서 수행하는 데 유용하다. 그러나 매우 심하게 꼬인( highly tortuous) 동맥은 동맥에 대한 과도한 분할(over-segmentation)로 인해 여러 개의 중심선을 생성할 수 있으며, 이는 최단 경로(shortest path-finding) 탐색 알고리즘을 사용할 때 부정확한 경로 탐색 결과를 초래한다. 본 연구에서는 3차원(3D) 시간비행(time-of-flight) 자기공명 혈관조영술(TOF MRA) 데이터로부터 추출한 내경동맥(internal carotid arteries, ICAs)을 사용하여 새로운 경로 탐색 방법의 유효성을 입증하고자 하였다. 제안된 방법은 이웃 탐색(neighborhood searches)의 순서를 무작위로 다르게 설정한 일련의 깊이우선탐색(depth-first searches, DFS)들에 기반하며, ICAs에서 두 종점(endpoint)을 적절히 연결하는 경로를 생성한다. 이 방법은 (a) 이웃 탐색의 순차적 순서를 이용한 DFS, (b) 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘, (c) A* 알고리즘의 세 가지 기존 방법과 비교하였다. 경로 탐색 정확도는 성공적으로 경로를 찾은 횟수를 세어 평가하였다. 그 결과 이 방법은 95.8%의 정확도를 보였으며, 세 가지 기존 방법을 능가하였다. 결론적으로, 제안된 방법은 특히 매우 조도가 심한 동맥에서 과분할로 인해 하나 이상의 중심선이 발생하는 경우에 있어서, 기존 방법들보다 경로 탐색 절차로서 더 적합한 것으로 나타났다.

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