Methods are provided for tracking coronary arteries in three-dimensional coronary computed tomography angiograms using a random tree walk algorithm. The method comprises the steps of: generating, based on input data comprising a set of n three-dimensional CT volumes, a coronary vascular center line of each of the three-dimensional CT volume sets, and a set of center coordinates constituting the center line, Performing data sampling on a voxel within a predetermined distance from a centerline to generate a plurality of samples； Applying a random tree walk (RTW) algorithm based on a voxel intensity at a location x, an offset vector at the location x, and a segmentation threshold to divide the parent node containing the plurality of samples into two sets ； Repeating said dividing until reaching a leaf node； Generating k clusters by applying a K-means algorithm to the leaf nodes； And a step of finding a leaf node trained by the random tree algorithm based on the input starting point and the direction vector and setting one of the clusters of the found leaf node to set the directionality according to the selected cluster .랜덤 트리 워크 알고리즘을 이용하여 삼차원 관상동맥 컴퓨터 단층촬영 혈관 조영 영상에서 관상동맥을 추적하기 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은, n개의 3차원 CT 볼륨 집합, 상기 3차원 CT 볼륨 집합 각각의 관상동맥 혈관 중심선, 및 상기 중심선을 구성하는 중심 좌표들의 집합을 포함하는 입력 데이터에 기반하여, 각각의 CT 볼륨 내에서 중심선과 미리결정된 거리 내에 있는 복셀에 대해 데이터 샘플링을 수행하여 복수 개의 샘플들을 생성하는 단계； 위치 x에서의 복셀 세기, 상기 위치 x에서의 오프셋 벡터, 및 분할 임계값에 기초하여 랜덤 트리 워크(RTW) 알고리즘을 적용하여, 상기 복수 개의 샘플들을 포함하는 부모 노드를 두 개의 집합으로 분할하는 단계； 리프 노드에 도달할 때까지 상기 분할하는 단계를 반복하는 단계； 상기 리프 노드에 K-평균 알고리즘을 적용하여 k개의 클러스터를 생성하는 단계； 및 입력된 시작점과 방향 벡터에 기초하여, 상기 랜덤 트리 워크 알고리즘으로 훈련된 리프 노드를 발견하고, 상기 발견된 리프 노드의 클러스터들 중 하나의 클러스터가 선택되어 선택된 클러스터에 따른 방향성이 설정되는 단계를 포함할 수 있다.
