基于线性滤波的脑CT图像颅内结构的提取

针对现有的提取颅脑CT图像颅腔内结构算法自动性较差的问题,提出了一种新算法。该算法首先根据颅脑颅骨组织宽度大、灰度值高的特点,利用线性空间滤波方法提取颅脑颅骨的粗略轮廓;然后利用图像数学形态学方法和基于阅值的水平左右扫描算法,实现颅内组织的自动化分割;最后,通过对100例颅脑CT检查病例的图像进行实验,来验证算法的可行性。实验结果表明,该算法使99％具有完整颅骨环的颅腔内结构实现计算机自动化分割,分割结果准确。     

基于导引图像滤波和截断全变分的CT重建算法

本文提出了一种基于导引图像滤波(Guided Image Filtering,GIF)和截断全变分(Truncated Total Variation,截断TV)的CT重建算法,称为SART-TTV-GIF算法.导引图像滤波是一个具有边缘保护作用的平滑算子,可在保持边缘特征的同时去除噪声,它通过把基于截断全变分的算法所...     

显微图像分析仪在医学形态学教学中的应用--介绍一种局域网的多媒体互动教学系统

本文介绍了医学形态学教学中应用的四种显微教学系统 :通过模拟摄像机将视频信号直接在电视机上显示最简单的“彩色电视显微教学系统” ;由显微图像分析仪加投影机组成的教学系统 ;和由显微图像分析仪对所有学生显微镜图像进行采集显示的单向互动显微教学系统以及由学生端和教师端都采用显微图像分析仪组成“双向互动的网络显微教学系统”。作者认为“双向互动网络显微教学系统” ,相对前三种系统而言 ,能有效地进行互动教学和方便各种多媒体课件的使用 ,具有开放性和可扩展性 ,将可能替代以往的模拟中控方式的教学系统 ,成为医学形态学教学系统的发展方向     

血细胞图像的自适应分割

目的 :对血细胞图像进行自适应分割。方法 :首先将RGB图像变换到HSV(Hue/Saturation/Value)空间 ,清除图像中不具有饱和度信息的杂质 ;然后利用形态学重建滤波器作滤波 ,在保持目标边缘性质的同时滤掉脉冲干扰 ,并消除图像照度不均匀的影响 ;最后用Watershed变换完成图像分割。结果 :实现了低质量血细胞图像的自适应分割。结论 :该方法具有很强的抗干扰能力 ,分割结果令人满意。     

基于最大方差的免疫细胞图像双阈值分割

细胞图像分割是医学图像处理的热点研究内容，论文针对传统的阚值分割方法，将最大方差阈值选择函数进行推广，获得双阈值选择函数，实现了免疫细胞图像的自动双阈值分割，并采用数学形态学方法中的开运算进行后处理，有效消除了阈值分割所带来的毛刺及噪声。实验结果表明，该方法简单、快速，分割结果令人满意。     

医学图像在临床中的应用及医学图像数据库的检索技术

分别论述了医学图像及其在临床中的应用,基于内容的图像检索技术的发展和医学图像库管理、应用等问题,对其中涉及的技术进行了探讨和概括。     

医学图像的伪彩色处理

当前,多数医学图像属于黑白图像,其对人的视觉效果不如彩色图像。本文介绍了伪彩色处理技术:查表添色法。用这种伪彩色处理后,人的视觉感知和图像理解显著改善,也明显提高了临床诊断和治疗水平,特别是那些疑难肿瘤病例。     

基于小波变换极大模的多模医学图像融合

多模态医学图像融合由于其对医学临床诊断的意义已引起广泛的关注,基于图像边缘特性的融合方法逐渐成为研究的重点。本文提出了一种基于离散二进小波变换的多尺度边缘检测和图像融合的方法,实现了特征级图像融合。不同于以往的从极大模值点直接重建图像,本文的算法利用极大模值点建立有效的融合规则,然后从融合的小波系数重构信号。融合图像的交互信息和峰值信噪比等检测指标表明此方法优于传统融合算法。     

基于互相关的显微医学图像配准

提出了一种有效的显微医学图像拼接方法,它通过在一张图中选取特征比较明显的区域作为基准图,然后在另一张图中利用图像相关性寻找匹配点,通过坐标变换把两张图拼接到一起.该方法是图像匹配在显微医学图像中的应用,解决了显微镜视野小、无法使人纵观全局的缺点,使其适应大目标图像数据测量和数据远程传输,从而达到远程会诊的要求;同时实现了基准图的自适应选取,匹配速度及结果达到了实用要求.     

基于粒子滤波的空间弱小目标检测方法

针对天文图像中的弱小目标检测,提出了一种基于粒子滤波的目标检测算法。在对图像进行分割处理后对二值图采用帧差法检测出运动目标,为提高对目标的检测率,采用粒子滤波的方法对目标进行跟踪,同时进行了运动目标关联。实验结果表明,本文中的方法可实现高检测率和低虚警率的实时空间弱小目标检测。     

HDR后装治疗CT图像至IMRT CT图像变形配准算法研究

目的 研究将高剂量率(HDR)后装治疗CT图像至IMRT的CT图像变形配准及剂量叠加的方法。方法 对含施源器的HDR CT图像进行分割,通过求解Navier-Stokes方程实现对施源器区域收缩变形以去除施源器;然后再利用基于Demons的图像变形配准方法,将去除施源器后的CTHDR图像及其剂量变形至CTIMRT图像域,完成HDR-IMRT CT图像变形配准及剂量累加。结果 利用宫颈癌患者放疗期间CTHDR和CTIMRT图像和相应剂量分布图像对算法进行验证,结果表明相对于一般变形配准算法,本算法能有效消除HDR CT图像中施源器对变形配准影响,得到精确的HDR-IMRT累加剂量分布。结论 ART中对总剂量监测和评价可让医生根据患者实际受量,新优化放疗计划,以实现放射剂量的精确投照。本算法可有效实现宫颈癌患者HDR-IMRT剂量的精确累加,其精度能满足实际临床的需要。     

细胞图像形态的分形维研究

本文简述了分形及分形维的概念,针对分形在细胞图像形态测量中的应用,对细胞轮廓线盒维的计算模型建立进行了讨论,并将该模型用于测定具有多层细节的二维细胞图像的分形维数,验证了论文中提出的盒维计算模型。     

CT/CT图像融合技术评价食管癌二程放疗的可靠性研究

目的：探讨利用CT/CT图像融合技术来评价食管癌二程放疗的准确性和可靠性。方法：9例食管癌患者,接受调强放疗46Gy后,行二次CT定位,制定后程适形或调强计划,给予处方剂量20Gy。将两次CT图像融合得到全程融合计划,总处方剂量66Gy。比较两个疗程危及器官的体积变化,将首程计划移植到二次定位图像上,计算并比较危及器官受照剂量的差别;将一程计划和二程计划的危及器官评价结果直接相加,与融合计划进行比较。结果：两次定位肺与心脏的体积变化差异无统计学意义（P〉0.05）;CT/CT融合精度对肺和心脏的受量评价差异无统计学意义（P〉0.05）,而对于脊髓最大受照剂量差异具有统计学意义（P〈0.05）;分次计划评价指标相加与融合计划的比较结果是,双侧肺V20、心脏V30的差异有统计学意义（P〈0.05）,双侧肺平均受照剂量和脊髓的最大受照剂量差异无统计学意义（P〉0.05）。结论：在食管癌分程放疗中,宜采用融合计划来评价肺和心脏的受照剂量,可以采用两次计划分别评价得出的脊髓最大受照剂量之和来作为全程脊髓最大受量的评价指标。     

CT/CT图像融合技术评价食管癌二程放疗的可靠性研究

目的:探讨利用CT/CT图像融合技术来评价食管癌二程放疗的准确性和可靠性。方法:9例食管癌患者,接受调强放疗46Gy后,行二次CT定位,制定后程适形或调强计划,给予处方剂量20Gy。将两次CT图像融合得到全程融合计划,总处方剂量66Gy。比较两个疗程危及器官的体积变化,将首程计划移植到二次定位图像上,计算并比较危及器官受照剂量的差别;将一程计划和二程计划的危及器官评价结果直接相加,与融合计划进行比较。结果:两次定位肺与心脏的体积变化差异无统计学意义(P>0.05);CT/CT融合精度对肺和心脏的受量评价差异无统计学意义(P>0.05),而对于脊髓最大受照剂量差异具有统计学意义(P<0.05);分次计划评价指标相加与融合计划的比较结果是,双侧肺V20、心脏V30的差异有统计学意义(P<0.05),双侧肺平均受照剂量和脊髓的最大受照剂量差异无统计学意义(P>0.05)。结论:在食管癌分程放疗中,宜采用融合计划来评价肺和心脏的受照剂量,可以采用两次计划分别评价得出的脊髓最大受照剂量之和来作为全程脊髓最大受量的评价指标。     

碰撞瘤研究的相关进展及历史回顾

碰撞瘤属于临床罕见病,是指两种独立起源的原发性肿瘤相互碰撞或相互浸润,几乎可以发生在身体的任何部位。关于碰撞瘤的个案报道相对不多,国内尚无相关综述总结。笔者在pubmed、万方、中国知网等数据库阅读近5年相关国内外病例的报道,对碰撞瘤的好发部位、常见病理类型、发病机制等展开综述,旨在帮助我们更好的了解和认识碰撞瘤。     

双能DR物质识别算法在CT成像系统中的应用

本文介绍一种适用于计算机断层成像（CT）的双能透视（DR）物质识别算法，此算法基于单能CT重建图像，通过对CT图像的分割及对断层几何信息的提取，分块重建材料有效原子序数及电子密度的分布。结合各种扫描轨迹的CT成像系统，可以实现有效的物质材料识别。同时，对比于传统的双能CT方法，本方法结合单能CT重建图像，改善了双能DR识别效果，能够实现较为精确的物质识别，在安全检查等应用领域有着现实意义。     

C T与MRI影像配准方法配准效果的比较

目的：研究CT与MRI影像体表标记点法图像配准和交互式自动配准法图像配准的临床应用,探讨配准的评价方法,对比两种配准方法的配准效果。方法：选取需进行放射治疗的头颈部患者和胸部肿瘤患者病例各11例。两组患者均采用相同放疗体位和面罩固定方法,同时对患者进行CT和MRI定位扫描。采集CT和MRI时图像均采用同一套体表标记点。将获得的两套影像通过Dicom网络导入 Eclipse11．0放射治疗计划系统。对同一病例的CT和MRI 图像分别采用体表点标记法、交互式自动配准法进行图像配准。使用MRI图像的灰度值与 CT图像的（HU）值归一离轴曲线（Profile）和感兴趣区域体积中心位置偏差来评估配准效果。结果：对于头颈部位的病例,使用体表标记点法配准,感兴趣区体积中心位置偏差范围为（0．19±0．05）mm,CT值与MRI灰度值离轴曲线匹配良好。交互式自动配准方法感兴趣区体积中心位置偏差范围为（0．20±0．04）mm,CT值与MRI灰度值离轴曲线匹配良好。对于胸部组病例,使用体表标记点法配准偏差范围为（0．34±0．08）mm,离轴曲线匹配较差。交互式自动配准感兴趣区体积中心位置偏差范围为（0．23±0．06） mm,离轴曲线匹配良好。结论：对于头颈肿瘤组病例,两种方法均能得到较好的配准结果。交互式自动法在胸部肿瘤组更具优势,因为软件自动配准、人为因素影响较小,能更好的消除因体位变动带来的偏差,更适合放疗计划配准应用。     

CT与MRI图像融合在颅内肿瘤三维适形放疗中的应用

目的采用CT与MRI图像融合技术,为颅脑肿瘤三维适形放疗提供更精确地靶区定义。方法对25例脑瘤患者分别使用CT和MRI进行三维适形放疗定位,比较2种图像采集方式确定靶区的不同。以MRI确定的靶区作为大体靶区(GTV),以CT图像提供的CT值进行剂量计算,制定放疗计划。结果25例患者均接受了CT和MRI定位,解剖结构及体表标记均基本重合。其中23例患者CT和MRI扫描后显示病灶数目相同,2例患者显示病灶数目不同。CT比MRI扫描GTV体积增大者10例,缩小者15例。放疗结束后复查颅脑MRI评价疗效,有效率为64.0%。结论CT与MRI融合技术进行三维立体适形放疗定位,提高了GTV确定的精确性,提高了适形放疗的精度。     

基于边缘形态变换的彩色织物图像分割算法

新疆民间织物图像具有鲜明的民族特色,为了生成和创新民族民间织物图像,如何自动分割织物基元是一个关键问题.论文以问题为驱动,提出了一种基于边缘形态变换的彩色织物图像分割算法.首先,对彩色图像进行颜色空间的变换,然后根据图像特征提出调整图像大小的前处理标准,再利用Canny算子检测边缘,对检测边缘进行形态变换后处理,最后标...