CR医学图像的小波阈值去噪算法研究

提出一种CR医学图像的小波阈值去噪算法．对含噪图像进行小波分解得到图像的小波系数，采用文中提出的阈值算法对系数进行去噪处理，根据处理后的系数重建CR图像。实验结果表明该方法能有效的去除CR图像的噪声．较好的保留医学诊断所需要的图像细节。     

医用超声图像散斑去噪方法综述

散斑去噪是后期医用超声图像分割和识别等关键的预处理过程。本文在对国内外散斑去噪文献进行分析和归纳的基础上,综述了用于散斑图像去噪的主要算法,包含空域去噪算法、小波域去噪算法和各向异性扩散去噪算法,并对其性能进行分析和研究。在此基础上提出对医用超声领域散斑图像去噪的一些展望。     

基于边缘检测的CT图像粗糙集增强算法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定性问题的工具，是一种非线性处理方法。本文基于边缘检测对图像进行小波阈值去噪，在此基础之上引入粗糙集理论划分子图并分别进行增强处理，再进行对比度增强。该算法把边缘检测去噪与粗糙集理论结合起来增强图像，实践证明具有良好的图像增强效果。     

基于Laplace-Impact混合模型的DR图像去噪算法

提出一种双树复小波域中基于Laplace—Impact混合模型的DR图像去噪算法。该法利用局部方差建立的拉普拉斯-冲击模型的概率密度函数来逼近高频子带的系数分布。由于高频子带系数局部高度相关．所以在Laplace—Impact混合模型的框架下，采用最小均方误差估计可以很好消除DR图像噪声。实验结果表明，本文提出的算法与BLS—GSM模型和Laplace模型等经典去噪算法相比．对DR图像中的高斯噪声有更好的去噪效果。     

基于深度学习的手术器械视觉图像高斯与椒盐噪声去除方法研究

目的 ：为消除手术器械视觉图像中的高斯与椒盐噪声,并恢复图像的细节特征,提出一种基于深度学习的手术器械视觉图像高斯与椒盐噪声去除方法。方法：首先,构建由多特征融合编码器解码器网络、注意力引导网络和细节恢复渐进式网络3个部分组成的轻量级多任务渐进式网络,使用多特征融合编码器解码器网络预测视觉图像中的噪声信息,并从原图像中去除,使用注意力引导网络进一步去除图像中的残留噪声,使用细节恢复渐进式网络对去噪图像的底层细节特征进行恢复。其次,对轻量级多任务渐进式网络进行轻量化设计,将细节恢复渐进式网络中的部分常规卷积替换为深度可分离卷积。最后,在公开的CBSD68、Kodak24数据集和自建的手术器械噪声数据集上进行去噪实验,比较基于轻量级多任务渐进式网络的去噪方法与经典去噪方法的去噪效果,ResNet-18模型和ResNet-34模型对采用轻量级多任务渐进式网络去噪后的图像的分类准确率,并分析轻量化设计前后的算力和内存占用情况。结果：在公开数据集上,所提出的方法较经典的去噪方法取得了更好的去噪效果。在手术器械噪声数据集上,ResNet-18模型和ResNet-34模型对采用轻量级多任务渐进式网络...     

一种小波域上运用变分模型的PET／CT图像融合方法

目的：研究一种新的算法用于PET／CT图像的异机融合。方法：在小波域上运用变分的方法，结合小波和变分的优点，首先对PET和CT图像进行小波分解，然后运用提出的两个假设分别对分解后的近似和细节分量进行融合，最后进行小波逆变换得到融合图像。结果：根据具体的融合算法实例，并与MATLAB的小波融合工具箱的融合结果进行了比较，发现新算法对图像中病变区域的解剖定位更加的准确。结论：实验证明在小波域上运用变分法进行图像的融合可以得到很好的效果，能够更好地满足临床治疗的需要。     

重建技术对PET/CT图像空间分辨率影响的模型研究

目的:探讨重建技术对PET/CT中PET图像空间分辨率的影响。方法:采用PET/CT模拟临床条件进行图像数据采集,对分布于椭圆柱分辨率模体长轴方向上的5条线源及6层横断面行PET/CT扫描;选择滤波反投影(FBP)法和VUE Point HD迭代算法进行PET图像重建。迭代算法中增加点扩散函数(PSF)和飞行时间(TOF)两种新技术对图像进行重建,以线源半高宽(FWHM)表示重建图像的空间分辨率,计算5条线源6个层面上径向FWHM,求平均值。结果:在临床采集及重建条件下,使用PSF技术前、后中心位置图像空间分辨率分别为4.95 mm、4.28 mm;TOF技术使用前、后中心位置图像空间分辨率分别为4.95 mm、5.19 mm;FBP算法重建图像空间分辨率为4.63~7.45 mm;VUEPointHD算法空间分辨率为4.07~6.58 mm。结论:PSF技术能够有效提高PET图像空间分辨率,而TOF技术对图像空间分辨率无显著影响。重建算法对PET图像空间分辨率的影响较大,故需依据临床需求和经验选择来辅助决策。     

PET图像质量的影响因素及评估方法

正电子发射断层扫描与X射线计算机断层扫描(PET/CT)是一种重要的功能及分子成像工具,已被广泛用于临床,尤其是肿瘤的诊断、分期、分级、疗效评价及制定放射治疗方案中。PET图像质量直接影响诊断及疗效评价准确性。通过调研并综述PET探测器、采集床位方式、图像重建算法、作用深度(DOI)效应与点扩散函数(PSF)校正飞行时间(TOF)技术对PET图像质量的影响,讨论基于视觉感官、算法模型及PET性能指标的PET图像质量评估方法,为临床配置及使用PET/CT提供参考。     

基于小波变换的医学图像噪声滤除方法的研究

目的：研究一种基于小渡变换的医学图像噪声滤除方法，并比较不同小波函数的去噪效果。方法：提出了一种利用小渡局部系数改进的软阂值方法。首先,应用小波变换得到图像的局部模极值分布Mj,m,n^ψ然后．计算小渡变换的M模极大值，根据局部模极值分布的统计特性来设定一个阈值门限Tm：当小渡变换的模极值大于等于阈值门限Tm时，其对应的小波系数保持不变：当小渡变换的模极值小于阈值门限Tm时，其对应的小渡系数通过软闽值法进行计算。最后,根据这两部分的小渡系数进行小波逆变换重构图像。结果：所提出的方法能有效地滤除医学图像中的噪声，不同小波的噪声滤除效果有一定的差异。结论：选择合适的小渡基函数来对图像进行小渡多尺度分解．可以得到比较完善的小渡阈值去噪算法．达到比较理想的去噪效果．     

螺旋断层放射治疗系统兆伏级CT图像的增强优化

目的针对螺旋断层放射治疗系统采集的兆伏级CT(MVCT)图像质量差,导致自适应放射治疗(DGART)时无法精确定位肿瘤靶区的问题,提出应用计算机图像处理技术对MVCT图像作增强优化处理,并验证其可行性。方法选择2017年2月至2019年12月于医院采用螺旋断层放射治疗(Tomo)系统行放射治疗的10例乳腺癌保乳术后患者作为研究对象,调取所有患者的首日摆位MVCT图像,联合应用非局域均值滤波算法和反锐化掩模算法对其作去噪和锐化图像增强处理,比较未处理的MVCT图像、增强MVCT图像及CT模拟机定位时的千伏级CT(kVCT)图像的清晰度和器官轮廓识别度。结果与未处理的MVCT图像比较,增强MVCT图像的清晰度得到了较大提高,且图像中组织器官的视觉效果接近于定位kVCT图像。在增强MVCT图像上勾画的乳腺癌靶区与定位kVCT图像上勾画的靶区的形状相似性指数(DSC)高于0.93。结论利用非局域均值滤波算法和反锐化掩模算法对Tomo系统的MVCT图像进行增强优化是可行的,增强MVCT图像的质量可达到临床乳腺癌保乳术后放射治疗靶区勾画的标准。