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1.
目的:将多尺度分析工具之一的Contourlet变换运用到锥形束CT(CBCT)图像去噪领域,并对Contourlet不同阈值去噪方法进行探讨。提出基于Contourlet变换结合半软阈值方法对锥形束CT去噪,并论证去噪效果。方法:利用Contourlet变换的多尺度多方向性以及平移不变性,对低分辨率锥形束CT图像进行拉普拉斯塔形滤波和方向滤波多层分解后得到变换系数,随后对变换系数采用不同阈值方法进行处理,最后逆序反变换得到去噪后图像。通过软阈值和硬阈值方法在Contourlet变换中的应用,提出半软阈值结合Contourlet变换方法对锥形束CT图像去噪。通过对头,胸,盆腔各10例临床锥形束CT图像的去噪,比较三种阈值去噪效果。结果:半软阈值法在胸部和盆腔部锥形束CT图像去噪中比Contourlet硬阈值去噪在PSNR上平均高出1.40 d B和3.11 d B,但在头部锥形束CT图像处理中无优势,而Contourlet软阈值去噪后的锥形束CT图像在消除噪声的同时,信号自身的能量被消弱最多。结论:本文半软阈值法在一定程度上修正了硬,软阈值函数的缺陷,结合Contourlet变换在处理图像几何结构方面的优势,为锥形束CT图像去噪提供了一个新思路。  相似文献
2.
目的提出一种基于Contourlet变换,用于放射治疗定位的CT与锥形束CT(cone beam CT,CBCT)图像配准的方法。方法利用Contourlet变换多尺度多方向的分辨特性,将待配准图像进行Contourlet变换分解,分解后的高频方向子带合成梯度图像,采用归一化互信息作为相似性测度,把梯度图像与低频方向子带以加权函数结合,进行临床医学图像的刚性配准,有效弥补了互信息配准中缺少空间信息的不足。结果通过已知空间变换参数图像的配准结果验证了算法的准确性。配准后lO幅图像变换参数的误差极小,且均方根误差接近于0。结论该图像配准算法精确度高,并具有很好的鲁棒性,有助于提高图像引导放射治疗(image guid edradiation therapy,IGRT)中解剖组织结构和靶区的定位精度。  相似文献
3.
目的 数字化X线摄影(digital radiography,DR)图像中的高斯噪声对图像质量影响大,消除此类噪声有利于提高图像质量以辅助医生做出正确的诊断.方法 为抑制DR图像的高斯噪声,首先采用递归循环平移与Contourlet变换结合的(recursive cycle spinning Contourlet transform,RCSCT)方法变换分解DR图像,接着采用连续的二元软阈值函数处理变换系数防止系数被过度扼杀,然后基于CUDA(compute unified device architecture,计算统一设备架构)平台对去噪方法加速.结果 该方法提高了去噪后的图像峰值信噪比,有效抑制了伪吉布斯现象,保留了更多的图像细节信息,并且加速处理后运算耗时较短.结论 本文方法比小波变换和Contourlet变换在保留视觉细节信息方面效果更优,算法耗时少,实用性好.  相似文献
4.
随着分子成像系统的发展,图像融合在细胞生物学领域得到广泛应用,其中灰度结构图像与彩色功能图像的融合对蛋白质定位和功能的研究有重要意义.针对传统融合方法平衡结构信息和功能信息的难点,提出一种适用于生物图像融合的新方法.该方法基于非降采样轮廓波变换,得到源图像亮度分量的高低频分量,计算融合所需的权重矩阵,并由直方图变换对其做必要的调整,系数融合后经反变换得到融合的亮度分量,继而采用广义亮度-色调-饱和度法的快速实现算法,得到最终的融合结果.实验对117组来自约翰英纳中心的拟南芥细胞图像进行测试,采用视觉信息保真度,量化评估了荧光区和非荧光区中融合图像与源图像的相似程度.结果表明,新方法受荧光图像黑色背景影响较少,并保留了荧光图像中大量的细节信息,相比传统方法更为优越.  相似文献
5.
滤波器的不同组合影响医学图像融合性能,恰当地进行滤波器组合是医学图像融合技术的前提.本文通过优化滤波器组合对无下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)医学图像融合影响进行深入讨论,比较了不同滤波器组合后的融合结果.结果 显示滤波器组合对融合性能有较大影响,lax滤波器组合图像融合效果各项指标分别优于db3滤波器组合.实验结果证明,使用合适的滤波器组合,即使在融合准则很简单、分解层数较少的情况下,同样可以获得很好的融合结果,从而大大减少融合算法的复杂度.  相似文献
6.
目的 利用双源CT图像对心脏二尖瓣瓣膜进行了增强与分割,为日后进行二尖瓣三维重建和运动分析提供基础。方法 提出了自适应种子填充法和Contourlet小波变换分别用于不同情况下的分割:首先用自适应种子填充法对双源CT胸腔图像进行心脏在造影剂下的区域分割,再用Contourlet小波变换对区域分割后的图像进行二尖瓣的增强和分割。结果 在MATLAB7.0的环境下对双源CT图像成功进行了处理和分割,获取了清晰的心脏二尖瓣图像。结论 本文提出的分割方法对不同情况下的分割非常有效,实验的结论对医生从事二尖瓣瓣膜运动研究和二尖瓣瓣膜外科手术规划提供有益的参考。  相似文献
7.
Microcirculation images often have uneven illumination and low contrast in the acquisition process, which affect the image reorganization and following process. This paper presents a new method for microcireulatory image illumination correction and contrast enhancement based on the Contourlet transform. Initially, the image illumination model is extracted by Contourlet transform and then uneven illumination is corrected. Next, in order to restrain noise and enhance image contrast, the probability function associated with noise coefficient and edge coefficient is established and applied to all Contourlet coefficients. Then, a nonlinear enhancement function is applied to modified Contourlet coefficient to adaptively enhance image contrast. Finally, the enhanced image is obtained by inverse Contourlet transform. We compare this approach with other contrast enhancement methods, result showing that our method has a better effect than other enhancement methods, which might be helpful for clinical diagnostics of microcirculation.  相似文献
8.
目的 基于MR图像,提取脑部海马区域纹理特征参数建立阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)的早期分类预测模型.方法 研究数据来源于美国国立老年研究所ADNI数据库,收集研究对象的磁共振(magnetic resonance,MR)脑图像,分别基于左、右和双侧海马图像,通过区域增长法和Contourlet变换提取纹理特征参数,结合研究对象的基本信息作为特征变量采用高斯过程分类方法建立AD患者和健康对照的诊断模型以及轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者转变为AD的预测模型,并评价模型的灵敏度、特异度以及ROC曲线下面积.结果 研究共纳入420例研究对象.基于AD和健康对照两组构建的分类模型,双侧海马区的灵敏度、特异度以及ROC曲线下面积分别为92.7%、87.1%和0.922,均大于基于左侧或右侧海马区图像建立的模型.基于MCI数据建立的AD早期预测模型中,灵敏度最高为82.4%,ROC曲线下面积最高为0.836.结论 基于脑部海马区的Contourlet纹理特征构建预测模型,可以识别AD早期的病变情况,这将有助于早期监测MCI进展为AD,为减缓和治疗AD发病提供依据.  相似文献
9.
Image fusion means to integrate information from one image to another image. Medical images according to the nature of the images are divided into structural (such as CT and MRI) and functional (such as SPECT, PET). This article fused MRI and PET images and the purpose is adding structural information from MRI to functional information of PET images. The images decomposed with Nonsubsampled Contourlet Transform and then two images were fused with applying fusion rules. The coefficients of the low frequency band are combined by a maximal energy rule and coefficients of the high frequency bands are combined by a maximal variance rule. Finally, visual and quantitative criteria were used to evaluate the fusion result. In visual evaluation the opinion of two radiologists was used and in quantitative evaluation the proposed fusion method was compared with six existing methods and used criteria were entropy, mutual information, discrepancy and overall performance.  相似文献
10.
Microcirculation images often have low quality in acquisition process,which affect the following steps of process.This paper introduces enhancement algorithm based on nonsubsampled Contourlet transform (NSCT).It analyzes the characteristics of the microcirculation images generated,and separates microcirculation images to light weight and the reflection weight.It also analyzes the construction method on NSCT and proves that this method can be applied on microcirculation image enhancement algorithm.To correct light weight of microcirculation image and obtain enhancement image the enhancement microcirculation image was not only superior to the original image visually,but also improved objective data obviously.The algorithms provide a new method to microcirculation image pre-processing and guide the latter steps of the image processing.  相似文献
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