基于吉伯斯随机场和最大后验概率的医学序列图像伪光流估计

目的提出一种医学序列图像消除帧间相关的新算法,以利于图像信号的压缩、存储和传输。方法把医学序列图 像假想为运动序列,然后根据最大后验规则,利用迭代条件模型来求解这个伪运动序列的伪光流场,达到消除帧间相 关的目的。结果本算法能够有效地消除医学序列图像的帧间相关,它比仅利用帧内相关的算法更为有效。结论医学 序列图像存在大量帧间冗余信息,消除这种冗余信息将显著地提高医学序列图像的压缩比。     

基于操作指令同步的医学影像远程会诊系统

在现有的远程会诊系统中,有的需要专用线路和设备,成本十分昂贵;有的采用基于NetMeeting的系统,不管通过电子白板或应用程序共享的方式,都不能直接在医学图像上操作或在一个应用程序窗口中同步操作,达不到会诊双方在阅片室的同一台阅片灯上进行现场交互的效果;因此应用起来有很大的局限性.我们开发了基于“操作指令远程同步”的影像远程会诊系统，改善了上述系统中的不足，使会诊双方在一方的图像处理和标识等操作通过预定的同步指令同步到对方，达到现场会诊的效果。     

基于小波变换的CT/PET图像融合最佳参数研究

为了提高基于小波变换图像融合的性能,在图像融合规则相对固定的情况下,提出一种确定最佳小波基函数和分解层数的方法。从图像的信息熵出发,通过比较低频子带图像熵差与原始图像熵差的接近程度,选择每一种小波基所对应的最佳分解层数;在小波分解层数确定的情况下,结合图像融合评价方法,选择最佳的小波基函数。与引入融合效果的评价构成一个闭环系统来确定小波参数相比,该方法极大地简化了判别过程;将该方法应用于CT/PET图像融合,获得了较好的融合效果。实验结果表明,该方法简单可行,对基于小波变换图像融合的小波参数选取有一定的指导意义。     

并行各向异性扩散算法与实时医学图像增强技术

各向异性扩散算法在去除图像噪声同时能保持重要的边缘和局部细节,因此在医学图像增强中得到广泛应用.但医学图像数据分辨率和灰度级都很高,求解各向异性扩散的偏微分方程时运算量很大,在许多实时系统中应用该类算法存在显著迟滞.本文采用CUDA架构,利用像素的独立性和偏微分方程求解的并发性,实现了并行各向异性扩散算法,在保证效果的同时显著降低了处理时间,满足了实时性的需求.     

基于小波的医学超声图像斑点噪声抑制方法

斑点噪声是超声图像中固有的噪声。本文提出了一种新的去除斑点噪声的方法，这种方法结合中值滤波和多尺度非线性小波软阈值的优点，首先把原网像进行对数转换，然后把对数转换后的图像进行中值滤波处理，从而把转换后的图像分成两部分，对每一部分进行小波分析，假设小波系数服从广义高斯分布（GGD），利用小波系数的统计特性估计出各个部分各个尺度的阈值，最后用软阈值方法对上述两部分分别去噪。实验结果表明，本文提出的方法在有效去除斑点噪声方面，优于中值滤波，维纳滤波和多尺度非线性阈值算法（MSSNT-A）。     

基于互信息量的医学图像自动弹性配准

本研究采取一种基于互信息量的分级自动选点方法选取对应特征点集。得到对应点集后 ,利用改进的薄板样条插值方法来进行弹性配准。用此方法 ,得到了好的配准效果     

磁共振螺旋采样的一种基于Trivial尺度因子的NUFFT重建算法

在解决磁共振成像的非笛卡尔采样,比如螺旋轨迹采样的重建问题中,最小二乘意义上的NUFFT算法是其中重要的方法之一。该NUFFT算法,在最小二乘意义上能够针对每一个数据点生成一个卷积核矩阵,因而计算精度高;但是,尺度因子作为构成核矩阵的参数之一,它的选择目前尚没有定论。本文在该算法的基础上,采用Trivial尺度因子,并将之应用在螺旋采样的磁共振重建上。实验结果表明本文的方法比目前采用Cosine尺度因子的NUFFT算法,重建误差更小,速度更快。     

基于三维小波变换和零树编码的医学序列图像压缩

提出了一种针对医学序列图像(volumetricimagedata)的压缩算法。虽然二维的图像压缩算法也可以应用于序列图像的压缩,但不能充分利用序列图像的三维特点。本文提出的三维图像压缩算法,以充分利用三维图像层间的相关性,并将其应用在MR序列上。     

基于主成分分析的三维医学图像快速配准算法

本文提出了一种新的基于主成分分析的三维医学图像快速配准算法.传统的基于灰度的方法需要考虑整个三维数据的灰度信息,计算复杂度大,无法满足临床需要.而本算法利用数据的轮廓特征,通过主成分分析计算出图像的质心和主轴,通过对齐质心和主轴完成配准.实验结果表明此方法能准确,快速地处理图像刚性配准问题,特别适用于三维医学图像的配准.     

利用Gibbs距离图Snake模型分割医学图像

目的 提出利用Gibbs距离图Snake模型分割医学图像的算法.该方法能克服医学图像周有的噪声和伪边缘干扰,收敛到正确的目标轮廓.方法 首先推导Gibbs形态学梯度,然后提出基于Gibbs形态学梯度的距离图Snake模型的医学图像分割方法.结果 本文所提出的算法克服了传统距离图Snake模型的上述缺点.结论 本文所提出的方法分割结果鲁棒性好,分割过程无须人工干预,适合应用于临床医学图像分割.