我有一个项目来建立脊椎根部的 3D 模型，以模拟电极的刺激。目前我已经处理了两件事，脊椎根的提取位置（来自 CT 扫描）和从点中选择的部分（参见下面的两张图片）。我提供的数据是 3D 的，所有的片段都清晰不同，尽管它在下图中看起来不像，因为它被缩小了。
从脊髓 CT 扫描中提取的点和节段：
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从点中选择的段：
我现在正在尝试连接这些部分，以便在末端获得所有脊椎根的中心线。这些段没有分类，只是用不同的颜色在图上区分它们。然后，任务是垂直连接看起来是同一根路径的一部分的段。我一直在查阅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的直觉。我在这里要解决两个子任务，连接线和分类根，虽然在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要困难得多。所以我不确定按什么顺序进行。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段和缺失部分中提取垂直线
- 使用霍夫变换来检测垂直线，通过尝试在参数空间中表达脊柱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东西。
- 对段应用某种 SVM 分类算法以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，如果它们的方向/位置匹配，则使用每个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。