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相似文献
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1.
郭娟 《医疗装备》2012,25(1):13-16
本文提出一种基于图像灰度值的K-均值聚类算法,并利用这种算法对脑部核磁图像分割进行测试。K-均值聚类算法是一种自动数据分类的方法,该类算法仅依据图像像素点的灰度值将其分为不同的点群。我们使用这种图像分割算法,在针对脑部核磁图像的分割中得到了理想的分割结果,可以清晰地看到白质,灰质,皮质,第三脑室及背景的分割结果。  相似文献   

2.
从分析三维医学图像序列的特点出发,在满足医学图像失真要求的条件下,研究并完善医学图像三维小波压缩方法,并与基于运动补偿技术的医学图像压缩算法进行对比研究,探寻适合PACS系统的医学图像压缩编码算法.  相似文献   

3.
基于数学形态学的多分辨率医学图像融合技术   总被引:1,自引:1,他引:0  
多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有极为重要的应用价值。采用基于数学形态学的多分辨率分析对人脑图像CT、MRI图像序列进行了融合研究。结果表明此方法能够充分有效地将两种不同模式的信息集成在一起.为临床诊断提供更加有效的信息,具有广阔的应用前景。  相似文献   

4.
应用FCM对磁共振多谱图像分割的探讨   总被引:2,自引:0,他引:2  
西方利用磁共振图像的多参数性,应用模糊C均值法对磁共振多谱图像进行自动分割处理。使分割图像效果高于用FCM方法对单幅磁共振加权图像的分割结果。从而更精确地对磁共振图像进行空间定位。  相似文献   

5.
目的 基于机器学习方法,提出一种固体核径迹图像的计算机识别算法,实现核径迹的自动、快速和准确识别,提高固体径迹图像分析效率。方法 首先利用形态学方法扫描143张含有径迹的图像,确定疑似径迹位置并截取1 250张素材图。选取素材的50%为训练集、30%为验证集,训练机器学习模型。另选素材的20%为测试集,测试模型识别效果。算法代码基于MATLAB软件编写并训练。结果 建立的固体径迹识别算法识别能力较强,测试集识别准确度可达84.8%。算法构建的机器学习模型程序能跟随训练数据量的投入不断进化,准确度进一步提升。结论 本算法在图像形态学基础上结合机器学习对径迹识别算法进行了研究,较好地实现固体径迹的自动识别。未来将加大模型的数据投入,优化算法,提高识别准确度,以期为图像径迹自动识别提供更精确高效的方法。  相似文献   

6.
CT和CBCT图像之间的变形配准是自适应放射治疗中的一项关键技术。本研究利用互信息量作为相似性测度,基于Viscous Fluid模型,在图形处理器GPU框架下用CUDA编程语言实现了CT-CBCT快速图像变形配准。本研究选用6例临床头颈部肿瘤患者的CT和CBCT图像对本文算法进行了验证和分析,并与经典demons算法进行了对比。实验结果表明,本文算法能快速、精确地完成CT和CBCT图像的变形配准,配准时间为秒级,能较好地满足临床对于快速变形图像配准的要求。  相似文献   

7.
目的:研究一种新的图像分割算法,以获得更好的医学图像的分割结果。方法:采用基于纹理特征和广义径向基函数(Generalized Radial Basis Function,GRBF)神经网络的图像分割方法对医学图像进行分割.根据灰度共生矩阵获得纹理特征参数,形成广义径向基函数神经网络的输入矢量,对网络进行训练和仿真测试。结果:该算法取得更为理想的图像二值化的结果,且实验发现GRBF网络的泛化能力比RBF网络更胜一筹。结论:研究了边界模糊的医学图像的纹理特征.结合GRBF神经网络一得到一种有效的医荤图像奔割方法  相似文献   

8.
针对临床辅助诊断的需求,本文提出一种肺部感兴趣区域快速分割算法。该算法首先利用最大类间方差(OTSU)法对图像进行预分割,然后利用区域生长及小面积消除方法剔除干扰信息,并生成掩模图像,最后运用数学形态学方法对模板进行细化,并将原始图像与掩模图像进行数学运算,从而获得肺部感兴趣区域。实验结果表明,本文提出的算法自动化程度高,分割较为准确。  相似文献   

9.
目的:提出与实现一种脊椎骨拐点的智能识别算法,以取代医生手工操作,提高处理效率和识别的准确度与精度。方法:针对脊椎图像存在模糊、灰度变化大和倾斜现象的特点,提出一种基于霍夫(Hough)变换和先验知识的脊椎骨拐点的智能识别方法。该方法首先采用基于Hough变换的倾斜校正算法解决部分图像存在倾斜的现象,然后采用边缘算子和形态学分割脊椎图像,最后对脊椎图像进行感兴趣区域提取和目标点的定位与识别。结果:通过实验,脊椎拐点边缘信息得到有效保留,并且在倾斜情况下,脊椎图像得到有效校正,脊椎骨拐点得到有效识别。结论:采用该文提出的算法,能有效识别出脊椎骨拐点,并具有较强的适应性。  相似文献   

10.
医学图像融合的应用与展望   总被引:2,自引:0,他引:2  
医学图像融合作为信息融合的一个极具特色的应用领域,它充分利用多模式图像,获得互补信息,使临床的诊断和治疗更加准确完善。本文介绍了图像融合的方式和两大关键技术,对常用的各类对位方法与内、外部特征法的多种算法进行了介绍和对比分析,并且展望了图像融合的发展趋势。  相似文献   

11.
目的:对含有噪声的脑部MR图像进行分割。方法:改进了传统FCM目标函数,引入核函数的概念,用内核诱导距离来代替传统的欧氏距离;考虑到邻近像素的影响,增加了空间约束项,从而提出了一种能够合理应用图像空间信息的、改进的基于核函数的模糊C均值聚类算法。结果:对叠加椒盐噪声模拟图分割,该算法分割结果显示各灰度区域内无噪声污点;对仿真脑部MR图像分割,该算法错分率低于基于核函数的FCM算法其及改进算法。结论:与传统的FCM和其他改进算法相比,该算法能够对非精确图像进行更精确的分割。  相似文献   

12.
核磁共振图像与BMP图像间的格式转换   总被引:3,自引:0,他引:3  
在正确分析识别西门子磁共振图像格式基础上,通过软件编程实现将西门子核磁共振图像转换为BMP格式图像的方法。从而得出西门子核磁共振图像完全能够转换为BMP格式图像的结论。  相似文献   

13.
目的:提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)改进算法的CT与MR图像融合新策略。方法:采用NSCT改进算法将配准的CT与MR图像分解为高频和低频子图像,采用平方熵取大原则进行低频子图像系数融合,采用调制拉普拉斯加权求和法进行高频子图像系数融合;采用NSCT改进算法逆变换重构融合子图像获得融合图像。仿真实验分别选用人工合成和临床实例进行CT与MR图像融合。采用信息熵、交叉熵、互信息、相关系数、空间频率、空间频率错误率和边缘强度等定量评价NSCT改进算法、像素融合法、离散小波变换(DWT)、离散轮廓波变换(DCT)和NSCT算法的融合效果。结果:基于NSCT改进算法的融合图像对比度和边缘清晰度均最优。融合评价中改进算法的平均信息熵、交叉熵、互信息、空间频率、空间频率错误率、相关系数和边缘强度均最优,较像素融合法、DWT、DCT和NSCT的4种算法分别提升9.54%~58.19%、31.38%~44.97%、5.46%~28.66%、12.33%~120.64%、51.48%~81.21%、3.4%~5.19%和6.63%~164.32%。结论:NSCT改进算法融合性能优越,具有较高的普适性,是一种可行的CT和MR图像融合算法。  相似文献   

14.
拓扑自适应模型是一种有效的多目标轮廓提取算法.但在MR脑图像的应用中却遇到了许多问题。针对该模型所存在的问题.提出一种基于边缘约束和边缘吸引力场正则化的多目标轮廓提取算法。算法利用关于目标轮廓的位置信息和区域信息对切片图像的边缘吸引力场进行边缘约束.得到仪包含目标的边缘图.从而减少相邻结构的边缘对曲线收敛的影响。同时,对进行边缘约束之后得到的边缘吸引力场进行正则化处理.扩大轮廓的搜索范围.增强轮廓模型对凹边缘的搜索能力和对断裂边缘正确提取的能力。实验证明.该算法可以快速有效地在MR脑图像中提取目标轮廓。  相似文献   

15.
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。  相似文献   

16.
医学图像可以为医生提供准确和全面的病患信息。由于人体因各种疾病引起的形态或功能异常可以表现在很多方面,MR图像和CT图像能重点呈现出患者不同组织结构的医学图像数据,但单独的MR图像或者CT图像不能全面反应出疾病的复杂性。MR图像预测CT图像属于医学图像跨模态预测的一种,将MR图像预测CT图像的方法分为4类,基于图集的方法、基于图像分割的方法、基于学习的方法和基于深度学习的方法。本文对MR图像预测CT图像的各类方法、存在问题和未来发展方向进行综述,得出结论基于深度学习的方法应是未来跨模态预测的主要方法。  相似文献   

17.
一种基于小波变换的医学图像多分辨率编码算法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
多分辨率编码是提高医学图像传输和回放的有效措施。作者通过对二维图像小波变换迭代特征的分析研究,提出了一种基于小波变换的多分辨率编码算法,有效地利用了二维图像在小波域分解和重构的迭代特性。测试表明,该算法简单易行,并有较理想的压缩效果。  相似文献   

18.
通过将ITK中一个具体的区域生长分割算法应用于MR颅脑图像分割出白质、脑室、灰质等结构,介绍了如何使用ITK进行图像分割方法及此区域生长分割实例中类的使用。  相似文献   

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