利用交互式数据语言处理医学数字图像的初步研究

目的：交互式数据语言IDL不仅提供了与C／C＋＋和FORTRAN等语言同样的编程能力，而且具备交互性、图形显示和面向矩阵的运算等性能。故探讨基于IDL的医学数字图像处理技术，以期推动其在国内医学影像学科的应用。 方法：在PC机上应用IDL6．1编程，程序在Windows XP平台上运行。①读取和显示DICOM格式的医学图像。①对MRI，CT和数字乳腺钼靶图像进行图像平滑、边缘增强、直方图均衡和局部放大镜功能等处理。③与非交互式程序设计语言在编程效率方面进行比较，以表现IDL面向矩阵、集成多种图像和图形命令以及编程简易的优点。 结果；利用IDL的交互特性，使用若干条命令以及调用IDL内建的图像处理程序包或函数，便可轻松地完成一般的医学图像处理工作，而这是C／C＋＋或FORTRAN语言所难以做到的。 结论：IDL是每个会使用计算机的人都能容易理解的一种计算机语言，具有对海量数据进行获取、分析、可视化以及对多种图像进行处理和交互式操作的功能，非常适合用来进行二维或三维医学数字图像处理。IDL在医学影像学领域的推广应用，必将促进医学图像处理与分析水平的进一步提高。     

基于IDL的医学数字图像处理技术初探

随着现代医疗技术的不断发展,医学数字图像在临床诊断和治疗中发挥着越来越重要的作用,将新兴的图像处理技术应用于医学数字图像处理具有极其重要的作用与意义.IDL强大的矩阵运算能力、对医学数字图像的快捷高效读写和处理能力、简洁的编程风格等优点,使之非常适用于医学影像的研究人员和医生.IDL的推广应用有利于提高我们在医学数字图像处理领域内的科研水平.     

基于Visual C++和Matlab的磁共振影像增强后处理系统

目的:随着医学影像学的飞速发展,手术导航技术的应用及脑功能等图像分析研究的不断深入,基于医学数字成像和通信标准的医学影像分析与处理也随之成为医学图像处理领域中的热点。为便于科研人员研究相应的磁共振图像局部增强等后处理算法及进行图像分析,提出一种基于VisualC 和Matlab的磁共振影像增强后处理研发平台。方法:对北京协和医院放射科2005-01/10获取的部分磁共振医学数字成像和通信图像利用灰度扩展进行全局增强,利用基于数学形态学方法进行局部增强算法的研究。在程序实现上使用Matlab引擎实现VC 和Matlab混合编程处理医学数字成像和通信图像。结果:为磁共振图像进行增强局部对比度算法研究提供了一个研发平台,实现了位图图像与医学数字成像和通信图像的数据转换接口功能。结论:处理后的图像具有更好的应用价值,为图像局部对比度增强算法的研究提供一个有效的平台。在算法研制阶段采用VC和Matlab混合编程的方法可以提高算法研究效率。     

基于Visual C＋＋和Matlab的磁共振影像增强后处理系统

目的：随着医学影像学的飞速发展，手术导航技术的应用及脑功能等图像分析研究的不断深入，基于医学数字成像和通信标准的医学影像分析与处理也随之成为医学图像处理领域中的热点.为便于科研人员研究相应的磁共振图像局部增强等后处理算法及进行图像分析，提出一种基于Visual C＋＋和Matlab的磁共振影像增强后处理研发平台. 方法：对北京协和医院放射科2005-01／10获取的部分磁共振医学数字成像和通信图像利用灰度扩展进行全局增强，利用基于数学形态学方法进行局部增强算法的研究：在程序实现上使用Matlab引擎实现VC＋＋和Matlab混合编程处理医学数字成像和通信图像. 结果：为磁共振图像进行增强局部对比度算法研究提供了一个研发平台，实现了位图图像与医学数字成像和通信图像的数据转换接口功能。 结论：处理后的图像具有更好的应用价值，为图像局部对比度增强算法的研究提供一个有效的平台：在算法研制阶段采用VC和Matlab混合编程的方法可以提高算法研究效率.     

基于图像处理和Matlab的平面有限元自动建模

目的:提出一种基于数字图像处理和Matlab的平面任意区域有限元自动建模方法。方法:图像特征点提取用数字图像处理技术得到,利用Matlab进行单元自动划分,得到有限元分析数据。结果:提取特征点和单元自动划分合并为一个步骤,因而提高了效率。结论:此方法能有效地处理具有多连通和复杂轮廓的医学图像,给出实验结果证明其有效性。     

基于改进SUSAN算法的医学图像边缘检测

背景:医学图像的边缘检测是医学图像处理中的一项重要的技术,也是医学图像进一步处理的基础。目的:运用改进的SUSAN算法对医学图像进行边缘检测,取得更丰富的医学图像边缘信息,以便于医学图像的进一步处理。方法:运用Sobel算子对SUSAN算法进行了改进,采用C++语言编程,并在VC++6.0开发平台上实现了改进算法。结果与结论:实验结果表明,该算法能实现阈值的自适应选取,对医学图像中的低对比度的图像边缘有较好的检测效果。     

神经网络技术及其在医学图像处理中的应用

神经网络技术是模拟生物神经系统的原理而构成的一种新型智能信息处理技术,已成功应用于疾病预报、方剂配伍等医学领域。近年来,在医学图像处理与分析领域,神经网络技术也得到了广泛应用。本文就神经网络技术在医学图像分割、医学图像配准以及基于医学图像的计算机辅助诊断技术等方面的应用及其研究进展进行综述,阐述具有代表性的技术和算法。     

数字图像处理与应用──医学图像处理技术探讨──（二）

数字图像处理与应用──医学图像处理技术探讨──（二）中国医科大学（１１０００１）计算机教研室王世伟三、数字图像处理：主要目的是改善图像质量，使图像更加清晰、更美丽动人。也可以从图像中提取某些特定的信息。计算机问世前．进行的图像处理功能极其有限，只能对...     

脑功能磁共振成像及其处理分析技术对神经科学研究的价值

目的::对近年来脑功能磁共振成像及其处理和分析技术进行了讨论和综述,以阐明图像处理和分析技术在应用脑功能磁共振成像技术进行脑科学研究的重要作用。资料来源:应用计算机检索Medline1996-01/2004-12期间与脑功能磁共振成像及其处理和分析技术相关文章,检索词为“功能磁共振成像”和“processingandanalysis,ICA,FCM”,分别组合进行检索,限定文章语言为English。同时利用yahoo搜索引擎进行检索,检索词同上。资料选择:对资料进行初审,选取那些有关脑功能磁共振成像及其处理和分析方面的文献。资料提炼:共搜集到35篇英文全文,2篇中文,这些资料在对脑功能磁共振图像的处理和分析方面均具有较新的进展性。资料综合:由于功能磁共振成像在成像原理上有其特殊性,其目的是标记(或映射)对应于大脑在执行特殊任务或受到某种刺激时脑的激活区域。在功能磁共振图像中,功能活动信号表现为微弱信号,难以用肉眼区分出哪些是功能活动区域。因此对功能磁共振成像得到的图像数据的处理和分析的目的是从图像中提取出微弱的功能活动信号,这与一般意义上的图像处理和分析有所不同。将搜集到的35篇英文文献,2篇中文文献按照处理方法是否依赖于刺激时程,把图像处理方法分成假设驱动的方法和数据驱动的方法,并分析和讨论这些方法各自的特点。结论:图像处理分析技术在利用脑功能磁共振成像对神经科学的研究中具有重要的应用价值。图像处理和分析技术在功能磁共振成像实验中占有极其重要的地位,它对于最终脑功能的精确定位是必不可少的关键步骤。     

图像处理技术在临床检验中的应用

彩色图像处理技术即把光学显微镜下的图像 ,进行采集、存贮、放大、缩小、打印及有关指标的测量 ,从而改变传统显微镜下观察图像的方法 ,使检验结果更具有直观性 ,有利于治疗前后结果的对比分析 ,为临床和科研提供科学、精确、可靠、直观性强的临床数据。目前已用于骨髓细胞与病理切片的诊断 ,而用于常规检查者尚少见报导。1　系统组成与原理本系统采用 Visual C 、Delphi等计算机语言编制程序 ,在 WINDOWS 3.2环境下进行操作 ,其图像处理可分三个部分 :图像采集模块 (图像数字化 ) ,图像处理模块 (数字图像处理 ) ,图像存贮及打印模 (…