基于SIFT特征和近似最近邻算法的医学CT图像检索

针对医学X线计算机断层(Computed Tomography,CT)图像,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale InvariantFeature Transform,SIFT)特征和近似最近邻算法的检索方法。首先通过SIFT算法得到图像的特征点和相应的特征向量,再采用近似最近邻算法进行SIFT特征向量的匹配搜索,得到数据库中与参考图像最相似的图像序列。实验结果表明,该法能检索到与目标图像细节相符的结果,大大提高了检索速度。与传统的基于纹理的检索方法相比,查准率和检索结果与目标图像的相似程度方面更佳,符合医学CT图像检索的要求。     

一种基于多特征的MRI脑部图像检索方法5000

针对目前基于内容的医学图像检索技术中存在的问题,提出一种基于多特征的MRI脑部图像检索方法.根据MRI脑部图像特点,设计多特征向量求解算法,提取脑部图像的纹理、边缘和灰度特征并组合为多特征向量.为加快检索速度,对多特征向量进行降维,初步实验结果表明提出的检索方法是可行的.     

基于内容的医学图像检索

本介绍了基于内容的医学图像检索的目的、意义和实现方法以及国内外研究现状和关键技术，并对未来的发展方向做了展望。     

基于内容的图像与视频检索技术研究

本文介绍了图像和视频检索技术的目前状况及几个有特色的CBIR系统，探讨了CBIR系统的体系结构、底层视觉特征和高层语义特征的提取与表达方法，以及基于内容视频检索的镜头边界检测、视频镜头内容表示和视频高层语义表示等技术，提出了该领域存在的问题和未来发展方向。     

基于内容的医学图像检索中的相关反馈技术

建立一个高效、准确的医学图像检索系统是目前具有挑战性的任务.由于相关反馈(RF)技术有效地解决了"语义鸿沟",成为基于内容的医学图像检索系统中提高检索性能的关键技术.文中根据RF算法采用的检索模型, 从基于距离度量的模型、基于概率统计分类模型和基于机器学习模型三个方面,对有代表性的算法进行了分析与评价,并重点分析了基于机器学习的RF算法.最后对医学图像检索中RF技术的发展进行了展望.     

基于内容的医学图像检索

本文介绍了基于内容的医学图像检索的目的、意义和实现方法以及国内外研究现状和关键技术,并对未来的发展方向做了展望。     

一种基于特征选择的医学图像检索方法

提出了一种基于特征选择的医学图像检索方法。考虑到医学图像的多类别特性，将分类与检索结合，采用AdaBoost方法对样本进行多次抽样，并将分类精度作为判据对特征进行选择，选取少量有利于分类的特征，同时将单特征弱分类器增强为强分类器。在检索阶段，本方法在选择后的特征子集以及类别子空间中进行检索。实验结果表明，与传统方法相比，本方法能达到较高的查准率，计算量也明显降低。     

医学图像检索研究

介绍了基于内容的医学图像检索系统的意义、方法和关键技术,分析了国内外医学图像检索领域的应用现状,并在此基础上探讨了基于内容的图像检索技术在医学图像检索领域的应用前景和未来的发展方向。     

医学图像检索研究

介绍了基于内容的医学图像检索系统的意义、方法和关键技术,分析了国内外医学图像检索领域的应用现状,并在此基础上探讨了基于内容的图像检索技术在医学图像检索领域的应用前景和未来的发展方向.     

一个基于内容检索的医学图像数据库

介绍了一个基于图像内容检索的医学图像数据库系统。分别讨论了用于图像内容检索的颜色，纹理和形状特征以及在此特征集下的图像相似性度量；介绍了数据库的组织及该系统的界面。     

基于模糊聚类的医学图像检索方法

如何构建有效的图像库结构，提高图像检索速度是基于内容的图像检索所需要解决的关键问题之一。论文采用了一种基于改进的模糊C均值算法来聚类图像。实验表明该方法应用于图像检索，在准确性和实时性方面均能达到较好的效果。另外，系统利用基于分阶段显示和评价反馈的权重调整方法进一步提高检索性能。     

基于非线性纹理特征的医学图像检索

提出使用多尺度复杂性方法和多尺度分维数方法提取医学图像纹理特征并将之用于图像检索.使用的复杂性方法包括用于一维时间序列分析的排列熵方法和用于二维信号分析的二维C0复杂度.将所提出的方法和其他文献中的方法进行了比较实验研究,结果表明该方法可以有效地描述医学图像的纹理信息,并取得较好的图像检索结果.     

基于边界方向角的CT图像检索

提出了一种新的基于边界的图像检索方法，利用Canny算子提取边界方向角图像，对方向角图像提取其纹理特征，结合灰度直方图进行检索。试验结果证明了此方法有效。     

一种基于Snake模型的脑部CT图像分割新算法

针对目前传统的Snake模型图像分割算法的力场捕捉范围小、对初始轮廓的选取敏感以及对轮廓曲线难以收敛到 细小深凹边界的缺陷,提出一种基于Snake 模型的脑部CT图像分割新算法。算法首先运用Canny 边缘算子对图像进行 边缘检测,将边缘检测图像叠加到原始图像上,然后再运用Snake模型和梯度向量流（GVF）Snake模型分别对叠加图像进 行分割。实验结果表明,该算法克服了传统Snake 模型和GVF Snake 模型因边缘轮廓不清晰造成的漏分割情况,防止了 GVF Snake模型由于GVF力场的相互作用所造成的过分割现象,同时,还能促使轮廓线收敛到细小深凹边界,提高定位精 度,具有更好的分割效果。     

基于CT图像的活体人颅骨厚度测量方法

本研究利用活体人头颅CT图像,通过自编程序对图像进行分割与二值化、边缘修补、去除干扰、图像纠偏及边缘提取等处理后,确定测量参考点,实现了对前额骨、顶骨和枕骨厚度的准确测量。该方法既可实现对一幅颅骨CT图像中不同位置的测量,也可实现对多幅图像中同一位置的自动测量。其测量结果在解剖学、临床医学、生物力学和头部损伤分析等领域有着广泛的应用价值。     

解剖学结构方法在基于医学图像内容检索中的应用

基于图像内容的检索content-based Image retrieval，CBIR)在医学领域的应用有着广阔的前景。针对医学图像特点，我们提出基于解剖结构的灰度及纹理特征的医学图像检索方法，CT／MRI图像数据库的检索效果较好。     

锥形束CT图像与计划CT图像配准方法分析

目的:通过我院开展图像引导放射治疗(IGRT)技术以来,治疗的头颈部、胸部及腹部等不同位的肿瘤的配准结果比较分析影响图像配准的各种因素及图像配准时应注意的问题,并对患者体模的制作及技术员的摆位提出改进意见。方法:病人采用平卧位,塞块式体板或颈肩板加热塑膜固定,行KVCBCT扫描,在VARIAN4DITC工作站上采用自动和手动图像配准,对于同一病例由不同人员来进行配准。结果:头颈部图像配准结果好于胸腹部配准结果,不同人员配准结果不同。结论:头颈部配准中采用自动配准一般就可达到要求,胸腹部配准采用自动和手动两种配准方法;采用人工配准方法时人员是影响配准结果的重要因素之一,图像配准最好由临床医生来确定;患者位置重复性是决定配准结果的另一重要因素,要求定位、摆位时保证患者体位姿势尽量保持一致;图像配准中最好以骨性标识或变化不大的器官作为配准点。     

一种电阻抗图像与CT图像融合方法研究

研究一种电阻抗功能图像与CT结构图像相融合的方法,获得既能反映电阻抗分布又能反映组织结构的医学图像.以人体呼吸过程的电阻抗图像及胸部CT图像的融合为例,首先采用disk算子对CT图像滤波,再用canny算子提取CT图像轮廓,将提取后的结构图像构建EIT正问题模型,并进行正问题求解,更新灵敏度矩阵,且基于共轭梯度算法重建EIT图像,然后用小波算法将EIT图像与CT结构图像进行融合.在融合图像中,电阻抗功能变化信息在结构图像中凸显出来,可实现电阻抗变化区域的初步定位.研究结果表明,电阻抗功能图像与CT结构图像的融合有效、可行.本研究为实现电阻抗成像技术与其他成像技术的信息互补、进一步发挥EIT功能成像技术的优势奠定基础.