改进的基于核函数的FCM图像分割算法

目的：对含有噪声的脑部MR图像进行分割。方法：改进了传统FCM目标函数,引入核函数的概念,用内核诱导距离来代替传统的欧氏距离;考虑到邻近像素的影响,增加了空间约束项,从而提出了一种能够合理应用图像空间信息的、改进的基于核函数的模糊C均值聚类算法。结果：对叠加椒盐噪声模拟图分割,该算法分割结果显示各灰度区域内无噪声污点;对仿真脑部MR图像分割,该算法错分率低于基于核函数的FCM算法其及改进算法。结论：与传统的FCM和其他改进算法相比,该算法能够对非精确图像进行更精确的分割。     

基于模糊聚类空间模型的非均匀MR图像分割

模糊C-均值聚类算法（FCM）已广泛地运用到MR图像的分割中。但传统的算法中未利用图像的空间信息，在分割叠加了噪声和附加了偏移场的非均匀MR图像时分割效果不理想。本文改进了传统FCM的目标函数，引入控制邻域作用紧密程度的参数，提出了一种能够更加合理地运用图像的空间信息，改进的模糊C-均值聚类算法。通过对脑部MR图像的分割实验表明，该算法能够比传统的FCM和其它改进算法对非均匀图像进行更精确的分割。     

基于密度聚类的医学图像分割及其局部特征提取

本文分析了一种实用于医学图像聚类分析的改进DENCLUE算法,用此算法先聚类出有器官语义意义的区域,再在聚类出的区域上,分别提取基于灰度直方图统计特征的均值、方差、倾斜度和峰度4个局部特征,这些局部特征能够更好地表示图像信息。     

几种分割算法在CT肝脏兴趣区提取方面的比较

目的:在计算机辅助诊断中,对已提取分割好的CT肝脏组织中的兴趣区的几种提取方法做比较。方法:利用Otsu分割算法、梯度分割算法、指数熵分割算法、均值聚类分割算法和二维直方图分割算法,对已分割的CT肝脏组织的兴趣区进行自动分割,并和医生手工分割的图像相对比。结果:通过实验及对实验数据进行分析,找出了具有良好获取兴趣区能力的分割算法。结论:通过手工分割图像分别与Otsu分割算法、梯度分割算法、指数熵分割算法、均值聚类分割算法和二维直方图分割算法做对比,总结几种分割方法的有效性,为计算机辅助诊断起到了重要的作用。     

基于纹理特征和GRBF网络的医学图像分割

目的：研究一种新的图像分割算法，以获得更好的医学图像的分割结果。方法：采用基于纹理特征和广义径向基函数（Generalized Radial Basis Function，GRBF）神经网络的图像分割方法对医学图像进行分割．根据灰度共生矩阵获得纹理特征参数，形成广义径向基函数神经网络的输入矢量，对网络进行训练和仿真测试。结果：该算法取得更为理想的图像二值化的结果，且实验发现GRBF网络的泛化能力比RBF网络更胜一筹。结论：研究了边界模糊的医学图像的纹理特征．结合GRBF神经网络一得到一种有效的医荤图像奔割方法     

尿沉渣中红细胞影像分析研究

作者研究了尿沉渣中细胞自动识别分类及分析技术,以计算机辅助诊断客观地完成尿液中细胞的定量分析,提高检验的精确度。提出了一种融合灰度空间和数学形态学梯度信息的细胞图像自动分割算法,以完成对红细胞的分割。在灰度梯度图像上采用数学形态学梯度与灰度阈值分割相结合的算法提取红细胞的轮廓,并分别赋予不同的标记。实现了单个细胞的检出。     

一种基于马尔可夫随机场的弥散张量成像(DTI)图像分割的新算法

目的:提出一种基于马尔可夫随机场(MRF)的弥散张量成像(DTI)图像分割的算法。方法:利用马尔可夫随机场模型,挖掘图像中的弥散张量信息,根据贝叶斯定理将图像分割问题转化为最小后验能量的求取,运用迭代条件模型求解。结果:该算法对DTI图像分割效果明显优于K均值算法,且该效果亦优于该算法对常规MRI T_2WI图像的分割效果。结论:该算法能够充分利用弥散张量矩阵蕴含的空间上下文信息实现DTI图像的有效分割。     

基于K均值聚类算法的宫颈癌细胞分割方法

目的探究一种对宫颈癌细胞显微图像进行彩色分割的方法,辅助临床诊断。方法采用彩色聚类分割方法,并结合K—means聚类算法实现细胞图像的有效分割。结果实现了宫颈癌细胞图像的有效分割,色彩信息得到最大保留。结论该实验结果有利于辅助专家进行宫颈癌病理诊断,并为后期研究宫颈癌细胞特征识别奠定基础。     

儿童脑部三维核磁共振图像的分割

目的：研究一种半自动的适用于儿童三维脑部核磁共振图像（3D—MRI）的分割方法。方法：基于直方图分析和数学形态学操作,并通过大量的实验得到许多适用于儿童脑部的参数．可以有效地分割脑部的主要结构（小脑、脑干和左右两个脑半球）。整个分割过程主要包括：首先从头部MRI图像中去除非脑组织,得到整个脑模板;然后分别从脑模板中分割提取脑干和小脑;最后分离左右两个脑半球。结果：应用半自动分割方法适应儿童脑部的结构特点和差异变化性,脑干、小脑和两个脑半球能够被逐步分割出来,同时给出了核心参数的设置方法。结论：该方法能够有效而准确地分割5～15周岁的儿童脑部图像。     

基于改进的Snake模型分割肝脏的CT图像

Snake（主动轮廓线）模型,具有良好的获取特定区域内目标边缘的能力,是一种极为有效的图像分割方法,利用围绕目标心形的圆环内平均灰度差异来确定初始轮廓点,对噪声的干扰有一定的抑制作用,并减少了人工选取的工作量,将离散Snake算法与分段DP算法有效结合来获取肝脏CT图像的特征边缘点,以提高Snake算法的收敛速度。最后利用单调性原则对肝脏CT图像的边缘点进行分区,在各个单调区间内采用曲线拟合的方法来获得连续的肝脏CT图像边缘,最后用Roipoly函数,由这些坐标显示原输入图像,得到BW的二值图像,最终可以显示完整的CT值没有改变的肝脏图像。     

ITK在医学图像区域生长分割中的应用

通过将ITK中一个具体的区域生长分割算法应用于MR颅脑图像分割出白质、脑室、灰质等结构，介绍了如何使用ITK进行图像分割方法及此区域生长分割实例中类的使用。     

Three validation metrics for automated probabilistic image segmentation of brain tumours

The validity of brain tumour segmentation is an important issue in image processing because it has a direct impact on surgical planning. We examined the segmentation accuracy based on three two-sample validation metrics against the estimated composite latent gold standard, which was derived from several experts' manual segmentations by an EM algorithm. The distribution functions of the tumour and control pixel data were parametrically assumed to be a mixture of two beta distributions with different shape parameters. We estimated the corresponding receiver operating characteristic curve, Dice similarity coefficient, and mutual information, over all possible decision thresholds. Based on each validation metric, an optimal threshold was then computed via maximization. We illustrated these methods on MR imaging data from nine brain tumour cases of three different tumour types, each consisting of a large number of pixels. The automated segmentation yielded satisfactory accuracy with varied optimal thresholds. The performances of these validation metrics were also investigated via Monte Carlo simulation. Extensions of incorporating spatial correlation structures using a Markov random field model were considered.     

一种自适应立体脑图像分割方法

提出一种自动分割单通道磁共振脑图像的新方法，这种方法建立在耦合的马尔科夫模型的基础上。耦合马尔科夫模型使用了两个空间上交织的马尔可夫随机场先验模型，其一对亮度测度建模以实现分段光滑性约束，另一个对非连续性建模以控制相邻体素间的交互作用。依据这模型，该方法使用贝叶斯理论和领域约束获得了区域和边界的最大后验概率估计。这种方法具有如下属性：①大脑图像被准确地分割成白质、灰质和脑脊髓：②对噪声和亮度不一致性具有较强的鲁棒性。     

颈总动脉超声图像中内中膜定位方法的研究

目的:在颈总动脉的B超图像中,由计算机自动定位颈总动脉正常内中膜组织位置。方法:编制Matlab程序,在采集的B超样本图像中进行实验。基本算法思想为在颈总动脉水平径向位图像中,搜索各像素列,探查像素自上而下的灰度值变化,当检测到长距离低像素(<5)而后出现高、低和更高的像素值变化时,认为找到了内中膜位置。进行多点探测,取最佳位置。结果:选取5幅正常颈总动脉的水平径向位B超图像,程序运行结果均能够准确定位内中膜位置。结论:利用计算机在颈总动脉超声图像中自动定位正常内中膜位置是可行的,为进一步实现内中膜厚度测量、动脉硬化斑块分析的自动化提供了基础。     

Evaluation of a low-cost automatic counting system for nuclear track detectors

This paper describes a low-cost automatic counting system for recognising and counting microscopic track holes in plastic nuclear track detectors. The hardware includes an Olympus BH2 microscope, (manufactured by the Olympus Optical Company, Japan) a Philips resistive gate sensor (RGS) board, (manufactured by the Philips Company, Netherlands) a frame-grabber board and an IBM PC compatible. The RGS board acts like a camera, sending analog video signals of the microscope's field image to the frame-grabber, which produces a digital image with a resolution of 256 x 256 pixels and 128 grey levels in about 20 ms. This is then stored in either one of two 64K on-board RAMs for processing by the PC. The software is menu-driven and allows image grabbing, saving, loading and processing. The image processing can be divided into three parts namely: segmentation, speckle elimination and the removal of ill-formed track holes. In this paper we will present the results of testing the system with sample images obtained from CR-39 plastic nuclear track detectors. The limitations of the system for counting track holes on these detectors will be discussed.     

基于边缘约束和边缘吸引力场正则化的多目标轮廓提取算法

拓扑自适应模型是一种有效的多目标轮廓提取算法．但在MR脑图像的应用中却遇到了许多问题。针对该模型所存在的问题．提出一种基于边缘约束和边缘吸引力场正则化的多目标轮廓提取算法。算法利用关于目标轮廓的位置信息和区域信息对切片图像的边缘吸引力场进行边缘约束．得到仪包含目标的边缘图．从而减少相邻结构的边缘对曲线收敛的影响。同时，对进行边缘约束之后得到的边缘吸引力场进行正则化处理．扩大轮廓的搜索范围．增强轮廓模型对凹边缘的搜索能力和对断裂边缘正确提取的能力。实验证明．该算法可以快速有效地在MR脑图像中提取目标轮廓。     

The effects of alcohol on the female brain: a neuropathological study

This quantitative neuropathological study compared the brains of seventeen alcoholic females with twenty non-alcoholic female controls. There was a significant (P less than 0.001) increase in the pericerebral space value (control 9.5; alcoholic 16.3) indicating shrinkage of the brain. Cerebral grey and white matter volumes were determined morphometrically. There was a significant decrease in the cerebral white matter volume (P less than .02) in the alcoholics. The cerebral grey matter volume was unchanged. These changes parallel those described previously in male alcoholics. Further studies will be necessary to establish the relative severity of the brain damage in males and females.