基于Metropolis—SA算法的脑部磁共振血管造影图像分割

目的利用三维Markov随机场（MRF）模型分割脑部磁共振血管造影（MRA）。方法MRF的似然概率采用了瑞利分布和高斯混合分布函数,并利用最大期望（EM）算法精确估计出混合参数;先验概率采用Ising—MRF模型,并利用误差试探法估计出正则化参数。为避免利用迭代条件模式（ICM）进行图像分割时常陷入局部最优解,实验提出了基于Metropolis采样算法的模拟退火（SA）技术。结果实现了三维MRF的全局最优解,分割模型可分辨3个体素的细小血管。临床数据采用南方医院影像中心提供的患者TOF-MRA数据（1.5TGE MRI scanner）,空间分辨率0．43mm×0．43mm×0．50mm：原始数据的像素空间大小为512×512×128;实际采用的空间大小和分辨率分别为256×256×64和0．80mm×0．80mm×1．20mm。实验对每一套临床数据采用SA、ICM、MSA算法分别进行分割比较,分割结果存在有限差异,采用15步迭代计算的时间消耗分别为1029S、463S、560S。结论实验通过三维仿真数据分割结果表明,Metropolis—SA迭代求解算法能够实现更低的全局误差．并且实际脑部MRA数据的分割与最大密度投影相比较．反映出较好效果．     

实时图像引导放射治疗技术研究

实时图像引导放射治疗试图将预定的剂量传输给整个肿瘤容积部分,并且避免肿瘤周围健康组织受到照射。患者的生理物理因素（比如呼吸及较轻微的情况如心跳）,胸、腹部肿瘤及其周围组织形状会动态变化,由此导致的分次治疗内肿瘤运动和形状的不确定性成为当前适形调强放射治疗的主要障碍,也使得图像引导放射治疗面临极大的挑战。文章针对以上问题对放射治疗中的图像引导技术进行了全面介绍．内容涉及四个部分：①透彻阐述了动态放射治疗的主要特征和问题;⑦现有成像技术、肿瘤探测、肿瘤运动管理、动态治疗在放射治疗应用方面的发展水平及其贡献;③对比当前对待分次内肿瘤组织运动的各种方法：④概括动态放射治疗的要点和发展方向。     

基于增强的粒子滤波算法的医学图像动态轮廓跟踪新方法

关于医学图像的研究,感兴趣区的运动估计和跟踪是一个深受关注的领域。鉴于医学图像质量低、噪声大的普遍特点,从状态变量的非线性、非高斯分布前提出发,利用粒子滤波技术解决该类跟踪问题是一种具有挑战性的技术:由于经典粒子滤波器的权值计算,尤其是重要密度函数的构造方法严重影响了粒子滤波器的性能,本文提出了重要改进。针对用粒子滤波方法估计动态轮廓线这一特殊应用,构造了具有特色的似然和先验概率密度算法。结合客观的理论评价标准和大量比较试验,该方法为精确估计动态轮廓线提供了较好的解决对策。     

重型颅脑损伤合并多发伤216例救治体会

目的探讨重型颅脑损伤合并多发伤的救治方法。方法回顾性分析收治重型颅脑损伤合并多发伤216例的临床资料。结果预后按格拉斯哥昏迷评分法(GOS评分),恢复良好78例(36.1%),轻残43例(19.9%),重残26例(12.0%),植物生存12例(5.6%),死亡57例(26.4%)。结论重型颅脑损伤合并多发伤应早期诊断及早期判断伤情,首先处理危及生命的损伤是抢救成功的关键,动态观察反复评估病情是避免漏诊和误诊重要手段,系统的重症监护及术后综合治疗可提高抢救成功率,降低伤残率及病死率。     

基于投影图像和CT容积图像的三维冠状动脉运动跟踪新方法

目的利用双平面X射线投影图像序列和参考CT容积图像进行冠状动脉的三维运动跟踪建模。方法①提取投影图像序列中的冠状动脉树;②利用多尺度滤波和血管函数提取CT容积图像中的动脉血管;③采用基于B样条配准的方法进行三维运动建模。结果将双投影图像中血管的运动估计结果的三维重建形态与三维运动模型预测出的结果进行了量化比较,调整配准的B样条参数后,两者误差处于有效范围之内。结论由此表明采用投影图像和对应容积图像的联合先验知识进行冠状动脉的三维运动建模是有效的。     

三维血管造影数据的分割

血管疾病是严重危害公众健康的主要疾病之一。随着成像技术的发展,X射线血管造影(XRA)、磁共振血管造影(MRA)、计算机断层扫描血管造影(CTA)已经成为目前大多数医院主要采用的诊断成像设备,已能获取更大的图像尺寸、容积和更高空间、时间分辨率,这迫切需要血管疾病的自动化诊断技术应用于临床。对于一定尺寸和复杂度的血管造影获取物(数据),分割是对数据集进行可视化、诊断和血管病理学量化的关键,并且依然是一项富有挑战性的任务。文章主要①针对CTA和MRA,从血管图像的获取、预处理、血管提取三个方面对当前血管分割技术进行总结和比较;②对临床血管病理和特异性问题进行概括。综合比较各种血管分割技术,并从血管病理辅助角度讨论冠状动脉分割问题;集中讨论和强调了血管成像、分析方法、解决目标方面发展的趋势和主流。目的在于概括该领域的现状及可能的发展方向。     

冠脉造影图像血管增强新方法研究

目的提出一种更加有效的血管增强方法。方法分析冠脉X射线造影(XRA)图像特点,采用一个新颖函数来判别血管,结合Hessian矩阵和多尺度滤波对血管进行增强。结果采用该方法增强临床获取的冠脉X射线造影图像具有较强的鲁棒性和较快的计算速度。结论本文提出的增强方法具有较高的临床应用价值。     

一种普适的基于多尺度滤波和统计学混合模型的血管分割方法

血管的精确提取和定位,是实现心脑血管介入手术的关键。多尺度滤波算法可以增强血管目标,同时抑制背景噪声,但并没有把血管从图像背景中区分出来。基于统计学的分割算法,通过对直方图进行拟合实现血管的分类,但需要调整混合模型去拟合特定的图像直方图。为了克服上述问题,提出一种具有固定模型的普适的血管分割方法。首先,利用多尺度滤波算法进行图像预处理。其次,针对滤波增强后数据的直方图曲线,用由3个概率分布函数(1个高斯和2个指数)组成的混合模型进行拟合。期望最大化算法用于混合模型参数的估计。最后,通过最大后验概率分类算法将血管分离出来。为了验证上述方法的有效性,分别在仿真(phantom)数据、磁共振血管造影(MAR)数据和计算机断层血管造影(CTA)数据上进行实验测试。结果表明,所提出的方法在多套仿真数据上的分割误差低于0.3%,同时对于不同模态的血管图像具有很好的分割效果及较强的鲁棒性。     

图像融合在脑部肿瘤辅助治疗中的应用研究

目的利用磁共振图像（magnetic resonance imaging,MRI）与弥散张量图像（diffusion tensor imaging,DTI）融合的技术解决不同模态的脑部影像无法协调配合的问题,辅助优化脑部肿瘤手术方案、放疗计划靶区确定以及治疗质量控制。方法对DTI中生成的b0图像即MRI T2W图像进行分割,分别得到图像的水肿区域和乏氧坏死区域,然后对二区域应用链码跟踪的方式进行合并,最后分割出整个肿瘤的外周带。结果弥散张量的各向异性为脑肿瘤组织内部以及外边缘白质可能损伤提供了有效信息。结论融合后的数据通过增加互补信息和图像的信息量为脑肿瘤的诊断和治疗提供了更多依据。     

自动测量造影图像中血管中心线和宽度的新方法

在血管造影图像中，精确估计血管中心线和宽度是血管疾病量化与可视化诊断的先决条件。本研究在优化处理血管特征并获取细化的血管骨架之后，提出了一种基于截面梯度轮廓（CSGP）的血管参数（中心线和宽度）测量新算法：该算法采用了统计均值和亮度控制的搜索技术。实验中，利用了多种方法进行理想的和实际的造影图像血管参数测量。通过量化误差比较，CSGP新算法明显好于现有较好的引力中心法：解决了经典方法不提供血管宽度，以及无法测量节点（交叉、分支）处血管中心线的缺陷。