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四维锥束CT(4D-CBCT)成像可以为图像引导放射治疗提供精确的实时呼吸运动定位信息,如何提高4D-CBCT重建图像
的精确度是目前研究的热点,压缩感知方法(PICCS)算法在基于压缩感知(CS)理论的所有4D-CBCT重建算法中表现上佳,本
文提出的改进先验图像的PICCS算法在传统PICCS算法基础上针对先验图像进行改进,按照每一个相位的位置信息构建其对
应的先验图像,消除了投影数据不匹配所导致的重建图像运动模糊的现象,实验结果展示了文章方法相比传统的PICCS重建结
果组织边界更加清晰,运动伪影减少,图像分辨率提高。 相似文献
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目的 应用高频超声测量技术监测蛋白多糖降解导致的关节软骨水合膨胀行为的改变,探讨蛋白多糖对关节软骨水合作用的影响.方法 将12块表面光滑无损伤的猪髌骨关节软骨样本随机均分为2组,每组6块:正常组不做任何处理;胰蛋白酶消化组在0.25%的胰蛋白酶溶液中浸泡8h,以消化软骨组织内的蛋白多糖成分,从而建立经蛋白多糖降解软骨的离体退化模型,以模拟自然骨性关节炎关节软骨的退化.利用中心频率为25MHz的A型超声系统扫描两组样本,计算软骨的水合应变及软骨厚度.光镜观察关节软骨的病理组织学变化.结果 正常组软骨大约20min时达到水合平衡状态,而胰蛋白酶消化组在大约5min时即达到平衡.正常组软骨的平衡应变值为3.5%±0.5%,明显高于胰蛋白酶消化组(1.8%±0.2%,P<0.05).胰蛋白酶消化组的软骨厚度(1.34±0.04mm)与正常组(1.34±0.07mm)比较差异无统计学意义(P>0.05).光镜观察结果显示,正常组软骨表面光滑,软骨细胞排列规则,无裂隙,组织呈均匀红色;胰蛋白酶消化组软骨表面较光滑,可见软骨细胞破坏,番红染色中度减少,提示蛋白多糖减少.结论 正常关节软骨具有膨胀特性,蛋白多糖成分缺失可导致软骨结构、水合作用及脱水后恢复能力降低. 相似文献
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目的提出一种基于端到端卷积神经网络的手掌静脉识别方法。方法在构建的手掌静脉识别网络模型中,卷积层和池化
层交替级联提取图像特征,同时通过神经网络分类器进行分类识别,采用包含动量项的随机梯度下降法最小化识别误差,在误
差减小的方向上不断优化模型。采用训练集数据扩展、批归一化、Dropout、L2参数正则化四种方法提升网络的泛化能力。结果
对公共的PolyU库(图像在高约束条件下获取)和自建库(图像在自然条件下获取)中全部500个对象的识别,正确识别率分别达
到99.90%和98.05%,单个样本的识别时间均小于9 ms。结论与传统算法相比,本文方法能够有效提升掌静脉识别在实际应用
中的准确率,为掌静脉识别提供一种新思路。 相似文献
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目的 建立一种基于动力学聚类与α散度测度的因子分析方法,分析从动态心肌PET图像中无创地提取血输入函数及局部组织的时间活度曲线.方法 通过最小化动态图像与因子模型间的α散度将动态PET图像做初步的分解,得到初始因子与因子图像,然后联合PET像素动力学聚类的先验信息解决因子分析模型中解的非唯一性问题,将初始因子与因子图像通过空间变换生成具有生理意义的组织活度曲线及组织空间分布.结果 与传统的最小二乘法测度和最小化因子图像间重叠程度约束模型相比,本模型对噪声的敏感性较低,提取出的结果的精确性较高.结论 通过选取最优的α值作为因子分析模型的测度,并引入PET图像像素的动力学聚类信息,能精确地获得血输入函数及局部组织的时间活度曲线,在视觉评价及量化评价均具有优质表现. 相似文献
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主动轮廓线模型已在心脏MRI图像左心室内膜分割中得到了广泛的应用,但是如果轮廓线的初始位置不合理,受到左心室内部组织灰度和心脏周围组织灰度的影响,将难以得到准确而稳定的分割结果.将小波多尺度边缘检测算法应用于主动轮廓线模型,并结合动态方向梯度矢量流(DDGVF)概念,首先在高尺度图像上进行处理,将得到的结果作为低尺度图像上的初始轮廓线继续进行处理.通过这种方法,解决了初始轮廓线必须离真实轮廓很近的问题,有效扩大了主动轮廓模型的捕获范围. 相似文献
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提出一种基于邻域信息和高斯加权卡方距离的脊椎MR图像椎体的自动分割方法.由于成像过程中存在噪声和各向异性的影响,单个像素的灰度值对噪声敏感,为此采用5像素×5像素窗口,提取每个像素点邻域内的空间-灰度特征,该特征对噪声具有较强的鲁棒性.利用高斯加权的卡方距离度量两个像素的相似性,构造一种全新的相似度矩阵;而单一的尺度参数存在一定局限性,所以引入一种自适应的局部收缩因子,完成脊椎MR图像椎体的自动分割.实验结果表明,新算法克服了传统方法中常见的过分割和欠分割现象,覆盖率均在96%以上;分割的正常和退行性改变椎体光滑且清晰,具有分割结果准确、鲁棒性强的优点.作为一种一般性的分割方法,该算法可以拓展到其他器官的分割中. 相似文献
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基于CUDA的快速三维医学图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
目的:三维分割是医学图像分析和可视化中的重要组成部分,也是医学图像分割中的一个难点。水平集方法在三维医学图像分割中有很广阔的应用前景,但是该算法的计算量大,不能达到实时处理的要求。针对这个问题,提出了一种基于CUDA的并行加速方法。方法:采用NVIDIA公司的GPGPU模型CUDA,利用图像像素的独立性和偏微分方程求解的并发性,提高C-V水平集算法的分割速度。给出了并行计算的流程图,并对C-V水平集算法在CUDA上的实现进行了详细介绍。结果:实现了C-V水平集并行加速算法,该方法在保证分割效果的前提下,具有更快的分割速度。结论:所提出的方法是切实可行的,实现了快速的三维医学图像分割。 相似文献
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目的:将传统的光线投射体绘制算法在具有可编程管线的图形处理器(GPU)上重新实现,将耗时的三线性插值和采样过程放在GPU上进行,提高重建速度.方法:首先将体数据和传递函数映射为纹理并将其载入到显存,接着通过对顶点着色程序和像素着色程序的编写将光线进入点、离开点的计算以及图像的合成运算移入GPU中,最后通过调整传递函数来实现不同的绘制效果.通过使用渲染到纹理技术,将绘制的中间结果保存到纹理,并以此来避免使用着色器的动态分支功能.结果:与传统的光线投射算法相比,本文算法可快速重建出质量较高的图像.结论:实验表明,在同等绘制质量的前提下,该方法的绘制速度显著提高,能够满足医学影像可视化的实时交互需求,具有较好的临床应用前景. 相似文献
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研究基于混合PRF/T1的测温方法,以提高永磁MRI温度测量的准确度与可靠性.用琼脂凝胶仿真肝脏组织制作体模,将体模放在水浴中加热到65℃,然后置于0.3T永磁MRI系统用翻转角为40°与75°的梯度回波序列进行交替连续扫描,在降温中温度每下降1℃采集一次数据直到36℃.对所采集数据,分别用质子共振频率(PRF)方法、水质子纵向弛豫时间(T1)方法、改进的混合PRF/T1方法计算温度变化,并以酒精温度计测温结果作为参考.比较这3种方法的测温准确度,3d内分别进行3次测温实验,用3次实验结果的变异系数(COV)评价测温方法可重复性.结果表明,仅用PRF或T1方法的测温误差为±6℃,而改进的混合PRF/T1方法的测温误差为±3℃.PRF方法的COV=3.12%,T1方法的COV =7.53%,改进的混合PRF/L方法的COV =2.63%.在永磁MRI系统上采用改进的混合PRF/T1方法比单一用PRF或T1方法的测温准度高且可重复性好,可以更好的满足肿瘤热消融对温度监控的需求. 相似文献