一种基于区域和Contourlet变换的多聚焦图像融合新方法

本文提出了一种基于区域和contourlet变换相结合的图像融合新方法。该方法首先对源图像进行contourlet变换，得到高频和低频图像；接着根据各尺度上高频图像的大小来调整源图像尺寸进行分割，得到多尺度分割图像；然后采用区域高频系数绝对值之和作为区域活动度来指导系数融合；最后进行contourlet逆变换得到融合图像。采用均方根误差、信噪比、边缘融合质量指标和加权融合质量指标4种准则来评价融合算法的性能。实验结果表明，本文方法不仅在客观评价指标上优于小波变换法，而且从主观评价上来看，本文的方法得到的融合图像更加的清晰。     

一种基于小波分析的自适应图像融合方法

本文提出了一种基于小波分析的自适应图像融合方法。首先对原始图像进行小波分解,得到四个子图像。然后分别计算各子图像的区域边界强度,再根据不同图像的相应区域边界强度值赋予其不同的加权系数,从而实现自适应的信息融合。最后通过小波反变换,得到完整的融合结果。通过对SAR和TM图像的融合实验,证明了本方法在保持边界特性方面具有明显优势。     

一种基于局部能量的图像融合方法

本文提出了一种基于局部能量的自适应图像融合方法。首先对原始图像进行小波分解,得到低频和高频子图像。然后分别计算高频子图像的局部能量,再根据不同图像的相应局部能量,计算局部能量熵,并根据值局部能量熵构造融合系数,从而实现图像融合。最后通过小波反变换,得到完整的融合。实验结果表明该方法有较好的融合效果。     

一种遥感图像机场跑道的多尺度提取方法

遥感图像机场跑道边缘的提取是机场识别的主要方法。传统Hough变换在线段提取方面具有较高抗噪性,但用于遥感图像机场跑道提取时存在边缘定位性较差及弯曲跑道误检率高的问题。本文提出了图像空间多尺度Hough变换方法,提高了Hough变换在提取、检测线段时的定位能力;将传统Hough变换的对参数空间改进为相对参数空间,增强了Hough变换检测小线段的性能,并利用分段线段的连接,达到机场跑道边缘中直线段与曲线线段检测的目的。试验结果表明该方法在保持Hough变换高抗噪性的同时,可有效地检测复杂背景下遥感图像中的机场跑道边缘,并保证了边缘的连接性。     

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。     

基于无下采样Contourlet变换的图像融合

无下采样Contourlet变换（nonsubsampled contourlet transform，NSCT）是基于Contourlet变换的一种扩展，可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解。本文提出了一种基于NSCT的图像融合算法。首先对图像进行NSCT变换；然后对变换得到的低频和高频分量系数分别采用三种不同的融合规则进行融合处理；最后重构图像得到融合结果。文中给出了实验结果．通过对结果的分析比较，表明该方法的性能较传统的基于小波变换或基于Contourlet变换的融合方法有了一定的提高，融合效果更好。     

一种新的用于图像稳定的特征点检测方法

二维特征点的检测和提取是进行图像配准、目标识别和运动匹配的关键技术。针对不同的后继任务, 检测和提取的方法也有所不同。在多目标跟踪和识别技术中, 图像稳定是必要的处理过程, 而如何找到对应的特征点则是其难点所在。本文基于Gabor小波变换, 提出了一种新的分散型自适应策略。该方法能够迅速、有效地在前后两帧图像中找出可能的对应特征点, 以便进行特征点匹配, 从而完成图像稳定。实验表明, 本文方法检测到的特征点能够确切代表两帧图像间的运动情况, 从而为图像稳定提供了可靠的基础。     

一种半监督的彩色图像分割方法

提出一种基于半监督EM聚类的彩色图像分割方法, 算法利用了有限的人工信息, 即在图像上点击有限的几个点以标识对应区域之间的关系, 从而得到满足给定限制的精确图像分割结果。算法首先对图像进行量化处理, 而后在量化后的色彩空间中集成先验的分割信息进行色彩聚类。实验表明算法运行速度快, 分割效果好, 具有很高的应用价值。     

一种基于小波变换消除图像噪声方法

提出了一种基于小波变换消除图像噪声方法。该方法包括水平、垂直和对角线多个方向一维（1D）与二维（2D）两个小波变换消噪处理过程,汲取了1D方向数组小波变换消噪能较好保持方向性边沿的优点,消除了2D图像小波变换阈值法消噪造成的边沿模糊。与常规方法相比,此方法在有效抑制噪声的同时,能较大程度保留图像边沿。经实际噪声图像测试,具有误差小、信噪比高的特点。     

建立一种新的多药耐药的诱导方法

目的建立裸鼠原位肝癌耐药模型。方法培养肝癌细胞系HepG2,建立裸鼠的皮下肿瘤,形成“供瘤鼠”。开腹直视下将瘤块种植于裸鼠的肝包膜下建立原位肝癌模型,通过表阿霉素间歇腹腔化疗,建立裸鼠原位肝癌耐药模型。用体检、B超、CT、剖腹探查监测肝内瘤块生长情况。用逆转录聚和酶链反应(RT-PCR)和免疫组织化学方法检测肿瘤耐药基因mdrl-mRNA和p-gp蛋白的表达。结果(1)模型建立无手术死亡(0/25),种植成瘤率为88%(22/25),补种3例全部成功,耐药诱导成功率为80%(16/20);(2)诱导组mdrl-mRNA和P-gp蛋白的表达均明显高于对照组,分别约是对照组的23倍和13倍。结论成功地建立了与临床肝癌相似的裸鼠原位肝癌耐药模型,为进一步研究肝癌多药耐药基因的诊断和逆转提供了良好的动物平台。     

Ultrasound image fusion for external beam radiotherapy for prostate cancer

: To determine whether real-time ultrasound imaging and targeting system for the treatment of prostate cancer was feasible. The initial phase of this project included a study to develop and determined (a) software for the fusion of ultrasound images to standard x-rays obtained during simulation, and (b) the potential reduction in field size with real time imaging.

: During 13 patient simulations a transrectal ultrasound image was obtained. Orthogonal x-ray films were acquired with the rectal probe in place. Both the x-ray and ultrasound images were digitized and a fusion image was created of the prostate position in relation to the probe, bladder, and rectum. The two-dimensional area of the rectum, bladder, and prostate was determined in the lateral projection. Potential conformal blocks were designed for the lateral portals in a four-field treatment technique.

: The transrectal ultrasound probe enabled real-time prostrate imaging. The lateral field size can be reduced to 6.08 × 5.68 cm² ± 0.62 × 0.48 cm² from the standard 8 × 8 cm² field. The posterior rectal wall was physically displaced out of the lateral field. The area of the rectum included in the lateral field in 1.75 cm² ± 0.85 cm².

: The prostate position can be determined with certainty on a regular basis with transrectal ultrasonography. The amount of normal tissue in the high dose volume can be reduced. This approach may reduce acute and chronic morbidity and allow further dose escalation.     

多模医学图像配准和融合方法及其临床应用进展

多模医学图像处理是当前图像处理中的研究热点,对于临床诊断和治疗都有着重要的意义。不同模态的图像提供了患者的不同信息,解剖图像(如CT、MRI)提供了人体解剖形态结构的信息,功能图像(如SPECT、PET)提供了人体内放射性浓度分布的功能信息,这些不同信息需要通过合成得到信息更为全面的融合图像。而要得到有用的融合图像,不同模态的图像需经配准处理。这里综述了几种应用于医学领域的图像配准和融合技术,指出了不同技术的各自优缺点,同时也对近期各种处理技术在临床应用中的研究做了介绍。     

一种新的基于彩色双边滤波的彩色图像增强方法

本文提出一种新的基于彩色双边滤波的彩色图像增强方法。该方法将彩色图像增强分为三部分：全局亮度调节、对比度增强和颜色恢复。全局亮度调节主要是对图像的整体亮度信息进行非线性调整,压缩图像的亮度动态范围 局部对比度增强主要是利用彩色双边滤波获得像素点所在邻域的背景亮度,由当前像素点的亮度与背景亮度之间的关系,通过非线性的方法增强图像局部对比度 最后通过颜色恢复算法恢复图像色彩。相关实验表明,本文所提方法可以获得很好的彩色图像增强效果。     

CT-MR图像融合技术对勾画鼻咽癌靶体积影响

目的 探讨CT、MR及CT与MR图像融合技术对鼻咽癌靶区勾画的准确性、可行性.方法 共搜集36例鼻咽癌患者资料入组.所有患者治疗前均先在体表不同部位用铅点标记后行CT模拟定位扫描,行MR扫描前同一个位置也同样标记.将图像传输至Tomcon工作站用软件进行图像融合,并用LandMark方法 进行配准,经我科放疗医师及放射科医师对配准进行评价和靶区勾画.对CT、MR及CT-MR图像数据分别进行比较.将试验对象按是否有斜坡破坏分两组并分别比较.按病变程度分层分析分为早期(T_1+T_2期)和进展期(T_3+T_4期)并分别比较.结果 GTV_(CT)、GTV_(MR)GTV_(CT-MR)平均值分别为27.60、30.99、31.71 cm~3(F=7.48,P=0.001),其中GTV_(CT)与GTV_(MR)(q=2.54,P=0.016)、GTV_(CT)与GTV_(CT-MR)(q=3.10,P=0.004)不同,GTV_(MR)与GTV_(CT-MR)相似(q=1.31,P=0.199).有斜坡破坏的GTV_(CT)、GTV_(MR)、GTV_(CT-MR)平均值分别为35.65、42.70、44.22 cm~3(F=14.13,P=0.000),无斜坡破坏的分别为20.79、20.46、21.18 cm~3(F=0.18,P=0.832).早期组GTV_(CT)和GTV_(CT-MR)相似(t=-0.66,P=0.514),进展期组的不同(t=-2.17,P=0.036).结论 CT与MR图像融合有助于提高临床靶区勾画的精确性,特别对斜坡侵犯的诊断及勾画上具有优势,在局部晚期患者具有明显优势,为临床医师提供了更多的理论依据.     

CT-MRI图像融合在脑胶质瘤术后精确放疗中的应用分析

目的 探讨CT-MRI图像融合在脑胶质瘤术后精确放疗靶区勾画中的应用价值。方法收集首诊为脑胶质瘤的36例患者行术后IMRT,采用标点法(L)+手动融合法(M)+互信息法(MI)进行图像融合,并分别根据CT图像及融合图像勾画靶区及OAR,成组t检验体积差异。计算CT及MRI图像上相应标记点的距离误差,并采用体积法及几何中心法计算其体积交叠度及中心位置距离。结果 采用L+M+MI法进行图像融合有着较高融合精度,融合误差均<2 mm。Ⅲ—Ⅳ级胶质瘤组GTV_CT比GTV_MRI减少,分别为(74.62±46.91)、(105.99±58.86) cm³(P=0.042);CTV_CT比CTV_MRI也减少,分别为(304.03±130.05)、(387.94±150.12) cm³(P=0.040)。融合前后视交叉中心位置变化最小(1.32±1.42) mm,CTV中心位置变化最大(7.99±11.06) mm,其次为GTV、脑干。结论 CT-MRI图像融合有助于减少靶区勾画的不确定性,特别是对有水肿区存在及术后病灶残存患者价值更大。     

Validation of a method for automatic image fusion (BrainLAB System) of CT data and 11C-methionine-PET data for stereotactic radiotherapy using a LINAC: first clinical experience

PURPOSE: (a) To implement a fully automatic method to integrate (11)C-methionine positron emission tomography (MET-PET) data into stereotactic radiation treatment planning using the commercially available BrainLAB System, by means of CT/MET-PET image fusion. (b) To validate the fully automatic CT/MET-PET image fusion technique with respect to accuracy and robustness. (c) To give a short glance at the clinical consequences for patients with brain tumors. METHODS AND MATERIALS: In 12 patients with brain tumors (9 meningeomas, 3 gliomas), CT, MRI, and MET-PET were performed for stereotactic fractionated radiation treatment planning. The CT and MET-PET investigations were performed using a relocatable mask for head fixation. Fifteen external reference markers (5 on each lateral and 5 on the frontal localizer plate) that could be identified in CT and MET-PET were applied on the stereotactic localizer frame; the marker positions were exactly defined for both investigations. The MRI/CT fusion was done completely automatically. The CT/MET-PET fusion was performed using two different methods: The gold standard was the CT/PET fusion based on the reference markers, and the test method was the automatic, intensity-based CT/PET fusion, independent of the external markers. The markers visible on CT and transmission PET were matched using a point-to-line matching algorithm. To quantify the amount of misregistration, the two fusion methods were compared by calculating the mean value of deviation between corresponding points inside a cubic volume of interest of > or =512 cm(3) defined within the cranial cavity. The gross tumor volume (CT/MRI) outlined on CT and T1-MRI with contrast medium was compared with the gross tumor volume (PET) defined in the reoriented MET-PET data sets. The clinical impact of MET-PET in tumor volume definition for stereotactic radiotherapy will be discussed. RESULTS: The fully automatic integration of MET-PET into stereotactic radiation treatment planning was successfully realized in all patients investigated. Mean deviation of the intensity-based automatic CT/PET fusion compared with the external marker-based gold standard was 2.4 mm; the standard deviation was 0.5. The algorithm's robustness was evaluated, and the discrepancy of fusion results due to different initial image alignments was determined to be below 1 mm inside the test volume of interest. In patients with meningiomas and gliomas, MET-PET was shown to deliver additional information concerning tumor extension. CONCLUSION: The precision of the automatic CT/PET image fusion was high. A mean deviation of 2.4 mm is acceptable, considering that it is approximately equal to the pixel size of the PET data sets. MET-PET improves target volume definition for stereotactic fractionated radiotherapy of meningiomas and gliomas.     

PET-CT图像融合在食管癌分期及适形放疗中的应用

图像融合技术已广泛地应用于食管癌三维适形放疗计划的制定,特别是以正电子发射断层扫描(PET)为代表的功能性影像与计算机体层摄影(CT)的融合日益受到重视.应用PET-CT图像融合制定放疗计划既可以发挥PET在食管癌诊断、分期方面的优势,又可以发挥CT显示解剖结构方面的优势,使靶区勾画的准确性提高,同时正常组织和危险器官又能得到更为有效的保护.