2D-3D医学图像配准临床数据集标定结果的分析与评价

目的 构建采自临床的2D-3D医学图像配准数据集,是实现各种学习算法应用于实际医疗的重要环节。然而临床数据的获取过程中存在多种不确定因素,致使数据集的标定结果需要分析和评价。本文对采自胸主动脉腔内修复术的一组X线和CT图像的几组标定数据进行分析和评价,并确定正确标定结果。方法 分别采用相似性度量法和投影距离误差法对标定结果进行分析和评价。选用相似性准则,计算CT图像生成的二维数字放射重建图像和X线图像的相似性,相似程度越高,对应的标定值越接近真实值。读取X线图像中的标记物影像位置作为参考位置;将计算得到的CT图像中标记物位置在X线图像上投影,得到投影位置;计算参考位置和投影位置的距离,距离值越小,对应的标定值越接近真实值。结果 提供的几组标定数据,在比较数字放射重建图像和X线图像相似性方面,相似度接近,没有明显指向性;而投影距离误差法的分析结果指向性明显,能够定量描述标定结果的优劣。主要原因在于各组标定值之间差别不突出;生成的数字放射重建图像和X线图像之间模态差异较大等。结论 投影距离误差法是评价2D-3D医学图像配准数据集标定结果的有效手段。另外,若提供的标定结果计算数据差异明显,或...     

基于改进离散曲线演化模型的牙齿三维特征点提取方法研究

在牙种植技术中,牙齿特征点的有效提取对后续的三维配准和重建具有重要的意义,现有方法的计算效率比较低;论文改进了离散曲线演化算法,采用曲线特征因子量描述牙齿CT各断层图像边缘曲线的复杂性,并根据曲线特征因子量自适应确定不同层间图像边缘曲线特征点提取的数目,以降低数据存储的冗余量,提高特征点的提取效率;用改进的离散曲线演化算法对牙齿不同层的临床CT图像提取特征点,并将实验结果与现有离散曲线演化算法的结果进行比较。结果表明,改进方法在提取每层CT图像特征点所需时间约为原算法的50%,同时提取的特征点数约为原算法的80%。将改进方法提取的特征点按不同比率进行三次样条曲线插值并进行后期重建,其重建效果能很好地反映牙齿的真实结构。因此,改进方法的计算效率远高于离散曲线演化算法,在牙齿种植领域中具有临床应用前景。     

基于特征融合的肝包虫病CT图像识别

目的探讨特征融合方法在肝包虫病CT图像分类识别中的应用,旨在提高肝包虫病的诊断准确率。方法选取正常肝脏和单囊型肝包虫病CT图像各150张,对每幅图像采取空域与频域滤波算法、数学形态学算法和点处理,分别得到10幅特征子图像并对它们进行特征融合。对融合后的图像提取灰度和纹理特征,通过统计学分析筛选关键特征。结果对提取的10维特征进行统计学分析,得到正常肝脏和单囊型肝包虫CT融合图像之间完全没有交集的4个灰度和1个纹理特征取值范围,以此来区分肝包虫病与正常肝脏CT图像。结论从原始图像中提取特征子图像并进行融合,再对融合后图像提取特征的方法能够很好地区分识别正常肝脏和单囊型肝包虫病CT图像,为肝包虫病的早期诊断提供依据。     

基于物质灰度正态分布的CT断层图像匹配插值

基于医学CT断层图像中物质灰度呈正态分布的特性,提出一种新的插值算法。先分割CT断层图像,再为每个插值点搜索属于同种物质的最佳匹配点对,最后基于物质灰度呈正态分布特性获取插值权值,计算出插值点的灰度值。针对灰度值相差较大的匹配点对,传统的线性插值方法容易生成误差,新算法避免了这些插值点误差的产生。对于存在较多灰度值差异大的匹配点对的4组测试切片,测试结果表明,与匹配点对间传统的线性插值方法相比较,新算法的标记点均偏差平均降低29.55%,说明新算法具有良好的插值效果。     

基于全局方差的感兴趣区域断层CT图像重建算法

感兴趣区域断层CT图像重建在医疗诊断、工业无损检测领域广泛应用,重建精度直接影响医疗诊断结果与工业检测结果,为此提出基于全局方差的感兴趣区域断层CT图像重建算法。利用全局方差的断层CT图像增强算法步骤和流程,增强全局方差与全局均值的图像效果,同时获取区域内像素灰度级方差。在此基础上,导入ART模拟与投影,得到Radon逆变换ART迭代函数,重建增强效果后的感兴趣区域断层CT图像。研究结果表明,基于全局方差的重建算法可有效重建感兴趣区域图像,重建图像的归一化均方误差判距与归一化平均绝对距离判距均低于0.2,是一种可靠的感兴趣区域断层CT图像重建算法。     

模拟定位CT的机型及扫描参数对CT值和噪声的影响

目的:探讨模拟定位CT的机型及扫描参数对CT值和噪声的影响。方法:分别使用Siemens SOMATOM Definition AS、Philips Briliance Big Bore和GE Discovery CT590 RT CT模拟定位机扫描CIRS-062M电子密度模体,建立CT值-电子密度曲线,比较不同CT机的扫描结果;使用Siemens SOMATOM Definition AS型CT模拟定位机采用不同扫描参数对CIRS-062M电子密度模体进行扫描,分析管电压、管电流、扫描层厚、重建算法、扫描位置对CT值和噪声的影响。结果:不同CT模拟定位机得到的各组织等效插件的CT值在低密度部分基本一致,高密度部分差异较大,图像噪声差异不明显;管电压对高密度组织的CT值及图像噪声影响显著;扫描位置对各组织等效插件的CT值有不同程度的影响,对图像噪声影响不明显;管电流、扫描层厚、重建算法对CT值-电子密度曲线影响不大,但对噪声的影响较显著。结论:CT机型和扫描参数会影响CT值的准确性,模拟定位时需要严谨的质量保证和控制措施。     

CT图像特征的高精度区域分割

传统CT图像分割在进行最为重要的边缘分割时,复杂空洞和非血管区域特征运用单一约束条件,缺少持续性操作过程,降低了分割精度。提出一种约束持续的CT图像特征的高精度区域分割方法,通过灰度腐蚀运算和滤波处理,获取灰度直方统计结果,据此确定种子点选取原则,实现对血管的初步分割,在此基础上采用更新均值和种子点持续分割作为约束条件,更新均值和种子点持续分割直至无满足灰度区间像素点,实现对CT图像特征的高精度区域分割。以肝脏CT图像为例的分割实验结果说明,所提方法可降低肝脏分割时产生的空洞和非血管信息的提取概率,相较于手工方法与传统方法,本研究所提方法的分割精度较高。     

扇形束CT局部成像的Lambda优质重建

在CT扫描过程中,由于电离辐射作用会导致病人产生癌症或者基因损伤,所以发展低剂量的成像算法正成为热点研究。作为局部成像算法之一的Lambda成像技术,具有减少剂量与快速成像的优点,但由于奇异值的必然存在,从而降低了成像质量。基于Wang Ge局部成像算法框架,提出利用高斯核函数及卷积性质来构建新的Lambda精确成像技术,并对高斯函数的参数选择进行分析。实验结果表明,应用新算法可确保得到高质量的重建图像,其特点是消除了图像中奇异点处微分不存在的现象,使得重建图像更加连续和光滑,尤其是在重建结果中加入了抑制灰度值平均的调节项,使得图像的分辨率和对比度大大提高,更加有利于临床的诊断。     

基于双层字典学习的低剂量CT图像重建算法

目的低剂量投影条件下的CT图像重建。方法采用双层K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的学习方法进行图像的超分辨率重建。字典学习方法中采用KSVD算法,稀疏编码采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法。该算法首先利用训练库进行第一层字典训练,然后利用第一层训练的字典对低分辨率图像进行重建。进而将重建图像作为第二层待重建图像的输入,这样使得第二层输入图像含有较多的高频细节信息,因此能在重构的过程中恢复更多的细节信息,让高分辨率重构图像达到较好的效果。结果双层字典重建效果明显优于KSVD算法,重建图像更接近于原始高分辨率CT图像。结论本研究对双层字典训练学习的框架进行反迭代投影的全局优化改进,改善了图像的重建质量。     

自适应图像全变差约束的有限角度CT重建算法

针对有限投影角度的CT图像重建问题,提出一种改进的基于自适应图像全变差（Total p Variation, TpV）约束的代数迭代重建算法。改进算法采用两相式重建结构,首先利用代数重建技术（ART）算法重建中间图像并做非负修正,然后利用自适应TpV正则项约束图像稀疏特性,进一步优化重建结果,其中正则项可根据图像区域特性自适应的调整决定平滑强度的参数p,两项交替进行直到满足收敛要求。本文应用经典的Shepp-Logan体模对改进算法进行仿真重建,以重建图像及其局部放大图作为主观分析依据,以profile图和归一化绝对距离值作为客观评估标准,与经典的ART-TV算法进行比较,对比分析重建结果发现:本文算法重建图像不仅与真实体模更接近,重建误差更小,而且能更好地保护图像的边缘特性。     

良恶性肺小结节CT图像基于灰度共生矩阵10种纹理特征研究

目的 建立多水平模型研究良恶性肺小结节CT图像的灰度共生矩阵纹理特征,更好地描述肺小结节CT图像,达到辅助肺小结节鉴别的目的.方法 对185例2171张肺小结节CT图像基于灰度共生矩阵提取10个纹理特征,拟合多水平统计模型分析良恶性CT图像的纹理特征的差异.结果 在考虑患者水平的基础上能量、惯性矩等8个纹理特征,在良恶性肺小结节的CT图像间的差异有统计学意义.结论 基于灰度共生矩阵的一些纹理特征是反应肺小结节CT图像良恶性的有效特征参量,在一定程度上有助于早期肺癌的鉴别诊断.     

人体肺癌组织电导率与CT图像灰度相关性

研究肺癌患者癌变组织的介电特性以及肺部CT图像的图像特征,建立癌变组织电导率与相应患者肺部CT图像灰度特征的对应关系,为肺癌的临床诊断和治疗提供辅助手段和理论依据。肺癌组织和CT图像取自天津医科大学总医院,取手术中切下的癌变组织为样本,控制测试箱温度和湿度模拟人体环境,采用美国Agilent公司的4294A阻抗分析仪,测量肺癌组织的复阻抗特性,计算肺癌组织电导率。采用区域生长法对CT图像进行图像分割,获取癌变组织区域图像的灰度特征,基于统计学方法研究肺癌组织电导率与CT图像灰度间的相关性并建立数学模型。人体肺癌组织电导率与CT图像的灰度值呈正相关,相关性显著,癌变组织在CT图像中的灰度随电导率的不同而变化,可以为人体肺部组织电特性的研究提供基础数据,为电阻抗成像技术提供先验信息。     

一种基于全局字典学习的小动物低剂量计算机断层扫描降噪方法

在小动物计算机断层扫描(CT)实验中,因需考虑小动物存活率以及实验的连续性等问题,一般较少采用高剂量的X射线进行实验;而低剂量的X射线会导致重建图像被噪声污染,影响图像质量,不利于后续实验分析。为解决此问题,本文介绍了一种基于全局字典学习的降噪方法,并将其应用于提升低剂量小动物CT重建图像质量的研究中。针对真实的小动物CT重建数据,选择高剂量的小动物CT重建图像作为训练样本,利用逐列更新的字典学习算法(K-SVD),构建包含图像信息的全局字典;利用正交匹配追踪算法(OMP)将低剂量重建图像利用全局字典进行稀疏分解,分离噪声,最后将重建图像复原,达到降噪、提升图像质量、降低小动物CT实验的拍摄剂量、提高小动物存活率的目的。实验结果表明,本文提出的方法能够有效减少低剂量动物CT图像的噪声,并能够较好地保留图像细节。     

MSCT轴向分辨力和图像噪声影响因素分析

目的:探讨多排螺旋CT（MSCT）轴向分辨力或断层灵敏度曲线（SSP）和图像噪声的影响因素。方法:使用临床常 用的腹部扫描模式,采用不同直径的模板,重建层厚、螺距、电压（kV）、重建算法等扫面参数,进行MSCT扫描,对不同参数 对断层图像SSP和图像噪声的影响进行统计学分析。结果:当螺距和准直器宽度保持不变,不同层厚和重建算法得到的 SSP的半高宽FWHM值基本保持不变（P>0.05）;当重建算法和准直器宽度保持不变,不同螺距和层厚得到的SSP的半高 宽FWHM值基本保持不变（P>0.05）;不同准直器宽度,同螺距和层厚得到的SSP 的半高宽FWHM值基本保持不变（P> 0.05）;随着层厚、mAs增加,图像噪声减小（P<0.05）;随着kV增加,图像噪声随之减小,不同重建算法下图像噪声存在明显 差异（P<0.05）。结论:卷积重建算法、螺距和准直器宽度对SSP的影响很小,螺距对图像噪声影响很小,而层厚、重建算 法、mAs、kV对图像噪声影响大。层厚、mAs、kV增大,图像噪声减小;重建算法分辨率越高,图像噪声越大。     

双源变螺距螺旋计算机断层成像重建算法

计算机断层成像血管造影术(Computed tomography angiography, CTA)是诊断血管疾病的重要手段.我们提出了一种适用于CTA的双源变螺距螺旋计算机断层成像(Computed tomography, CT)重建算法,投影数据由双源双多层螺旋CT进行采集,采集过程中,螺旋CT的螺距不再是固定的常数,而是随着时间不断地改变.变螺距的双源螺旋CT的重建算法与定螺距的双源双多层螺旋CT重建算法不同之处主要在于采用了新的更一般的轴内插公式.双源变螺距螺旋CT能够更有效地跟踪造影剂,获得具有更高时间分辨率的重建图像.仿真结果表明了该算法的正确性与有效性.     

多层CT空间分辨率的评价方法

目的用调制传递函数（MTF）比较多层CT各层的空间分辨率。方法采用MTF线体模：西门子SOMATOM Sensation Cardiac 64层螺旋CT。CT在腹部序列扫描方案下,对线体模进行扫描得到多层图像,用VC＋＋6．0编程读取医学影像通讯（DICOM）图像,通过点扩散函数获得CT系统的调制传递函数。结果用3种卷积核重建图像,对各层的调制传递函数为50％、10％、5％、2％的值进行比较,极差在0．35LP／cm的范围以内。结论西门子64层螺旋CT各层图像重建系统的空间分辨率有着良好一致性,检测方法可以为多层螺旋CT的性能评价和质量控制提供参考手段。     

基于随机森林的肺部肿瘤PET/CT图像计算机辅助诊断方法研究

针对当前基于神经网络、聚类分析以及支持向量机三种辅助诊断方法存在的诊断准确性低的问题,本研究提出一种基于随机森林的肺部肿瘤PET/CT图像计算机辅助诊断新方法。该方法首先对PET/CT图像进行预处理,包括灰度化、平滑以及分割等,然后提取PET/CT图像的灰度、形态和纹理等特征,最后利用随机森林算法进行肺部肿瘤PET/CT的辅助识别,以实现肺部肿瘤的病理诊断。结果表明,本方法的ROC曲线结果优于上述三种方法,提高了诊断准确性,可为医生诊疗提供重要参考。     

基于灰度分层和几何分块的蛋白质点匹配算法

针对二维电泳凝胶图像匹配过程中,由于图像局部非线性形变导致的伪匹配和漏匹配问题,本文提出了一种结合灰度分层和几何分块的自动匹配算法。首先,依据灰度和几何位置对蛋白质点进行分组,采用形状上下文特征,结合归一化互相关法对蛋白质点进行粗匹配;然后,以粗匹配结果作为标记特征点,采用几何相似性准则,对未匹配点进行精确匹配;最后,采用局部仿射变换模型,验证匹配的正确性,去除伪匹配和漏匹配。通过对不同来源的凝胶图像进行匹配实验,结果表明本算法能有效解决蛋白质点匹配中的伪匹配和漏匹配问题,可获得更为精确的匹配结果。     

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.     

基于分层策略的凝胶图像间蛋白点匹配算法

凝胶图像间蛋白点比对分析是蛋白质组学研究的重要方法,针对凝胶图像间蛋白点人工比对工作量大和易出错等问题,提出一种基于分层策略的凝胶图像间蛋白点自动匹配算法。首先将每张凝胶图像中的蛋白点按不同灰度等级划分到对应层级中;然后根据蛋白点的灰度相关性,采用归一化互相关法对各层级蛋白点进行粗匹配;最后以粗匹配蛋白点点对作为标记特征点,采用几何相关法和相似性准则,实现蛋白点间的精确匹配。通过对国际凝胶图和Bio-Rad公司测试图等不同图源的凝胶图像进行蛋白点匹配实验,结果表明,该算法具有较高的匹配精度,其匹配误差小于4%,对不同来源和不同图像形变的凝胶图像都具有较好的稳定性。