心脏超声图像的运动分析研究进展

心脏腔室的运动特征与心功能的健全与否是密切相关的 ,临床上常根据超声心动图像来观察目标的运动 ,并结合其它方法对心脏状况做出判断 ,但往往定量分析的准确程度不够。本文介绍了目前心脏超声技术的发展情况 ,以及国内外基于超声心动图进行心脏运动分析的主要研究内容 ,包括图像的运动跟踪、动态分割、超声成像过程仿真等 ,同时就一些研究方向和思路进行了探讨     

心脏超声图像的运动分析研究进展

心脏腔室的运动特征与心功能的健全与否是密切相关的。临床上常根据超声心动图像来观察目标的运动，并结合其它方法对心脏状况做出判断，但往往定量分析的准确程度不够，本文介绍了目前心脏超声技术的发展情况，以及国内外基于超声心动图进行心脏运动分析的主要研究内容，包括图像的运动跟踪，动态分割，超声成像过程仿真等，同时就一些研究方向和思路进行了探讨。     

基于对称区域生长算法的超声医学图像分割方法

提出了一种基于对称区域生长算法的超声医学图像的分割方法。该方法分为三步。首先,通过采用自适应加权中值滤波抑制超声医学图像本身固有的Speckle噪声,然后从图像的第一行开始扫描整个图像,并应用生长准则进行区域的生长与合并,生长完成之后应用种子准则标定感兴趣区域,从而得到最后的分割结果。通过图像的分割实验确定了一套对于超声医学图像适用的生长和合并准则。对心脏B型超声医学图像分割的实验结果显示,该方法具有良好的性能。     

基于分水岭算法的交互式三维分割方法

背景：在临床中准确对人体组织进行三维分割能提高临床诊断的准确性,但传统的分水岭算法存在过度分割问题,难以实现人体组织的三维分割。 目的：为准确三维分割人体组织,减少图像中伪极小值点对图像分割的影响,提出了一种基于控制标记符分水岭的交互式三维分割方法。 方法：提取CT序列图像的内部和外部标记符,以此修正梯度图像并进行分割;在此基础上,根据序列图像上下层的相似性,利用人机交互进行组织结构的三维分割。首先在第一张序列图像上手工选取感兴趣区域上的一个点,借助同一组织在连续CT序列图像上面积的重叠关系即可从三维序列图上提取出感兴趣区域。 结果与结论：基于控制标记符的分水岭算法解决了直接应用梯度图像进行分割的过度分割问题,便于进一步分割图像。利用基于分水岭算法的交互式三维分割方法得到的三维分割结果经过三维可视化后可清晰、准确地反映组织的三维特征。     

基于Transformer的血管内超声图像分割方法

目的 提出一种基于Transformer的血管内超声图像分割方法，以解决冠状动脉钙化病变血管内超声图像显影不完全导致的分割管腔、外弹力膜和钙化斑块精度不高的问题。方法 采用深度学习方法，在UNet结构的基础上用多分辨率卷积层提取不同大小类别特征，在特征编码模块与特征解码模块之间使用Transformer联系上下文信息，同时分割管腔、外弹力膜和钙化斑块。最后以34个40 MHz血管内超声序列得到的720张训练集和240张测试集为例对上述方法进行训练和测试。结果 外弹力膜分割杰卡德系数（Jaccard index,JI）为0.92，豪斯多夫距离（Hausdorff distance,HD）为0.84 mm；管腔分割JI为0.85, HD为1.44 mm；钙化斑块分割JI为0.67, HD为0.68 mm。结论 该方法能够提升血管内超声图像的分割精度，并且在钙化病变血管显影不完全时能够保持分割效果。     

基于改进的CV-RSF模型的甲状腺结节超声图像自适应分割算法

目的甲状腺结节超声图像的精确分割对甲状腺结节的良恶性诊断尤为重要。目前,对于甲状腺结节超声图像的分割,有学者提出利用主动轮廓模型分割算法,但是由于活动轮廓分割算法需要手动设置迭代次数,未实现模型的自适应性。因此,本文提出了一种基于改进的无边缘主动轮廓-局部区域可控的拟合(Chan-Vese-region scalable fitting,CV-RSF)模型的甲状腺结节超声图像自适应分割算法。方法选取南京同仁医院12例患者的甲状腺结节超声图像用于实验。首先,在无边缘主动轮廓(Chan-Vese,CV)模型中,引入一个基于梯度的边缘引导函数,根据面积变化率,自适应地获取甲状腺结节的粗分割轮廓;然后,将粗分割轮廓作为局部区域可控的拟合(region-scalable fitting,RSF)模型的初始轮廓,并根据面积变化率,自适应地获取甲状腺结节最终分割结果。将改进模型分割的结果与CV模型、RSF模型分割的结果进行比较,并分析甲状腺结节边缘清晰度对分割结果的影响。结果本文模型算法分割结果的平均迭代次数、平均面积重叠率、平均Hausdorff分别达到了134、90.34%、9.77,均优于CV模型、RSF模型的分割算法。结论该算法有效地分割出边缘清晰和不清晰的甲状腺结节超声图像,并解决手动设置迭代次数的问题,从而实现甲状腺结节的有效、准确、自动分割。     

基于改进支持向量机算法的超声图像分割技术

超声图像的边缘分割受到噪声影响,基于传统支持向量机(support vector machine,SVM)超声图像分割过程存在较大缺陷。提出一种基于改进SVM算法超声图像分割算法。采用分区域特征匹配方法,进行二维超声图像的分块融合性检测和特征块匹配,根据超声纹理的规则性特征分量进行病理边缘特征提取,利用提取的精度作为约束条件,优化SVM分割过程,进行超声图像分割过程的自适应分类,实现对超声图像的快速分割。仿真结果表明,采用该方法进行超声图像分割的精度较高,对超声图像的病理特征识别能力较好,结构相似度信息较强,提高了超声图像检测和诊断分析能力。     

三维超声心脏图像的模糊聚类分割

采用三维超声心动图对小儿先天性心脏病进行诊断与治疗能达到比传统二维超声心动图更直观的效果.然而由于超声图像质量较差,三维超声心动图的可视化效果往往无法达到医生的要求.本文对三维超声心脏图像进行分割,以改进超声图像的可视化效果,并为参数提取等提供基础.首先采用快速的模糊c均值聚类得到初始分割结果;然后利用图像多分辨率技术进行修正;接着结合图像的对比度进行进一步的分割;最后,把处理后的图像用绘制的方法显示出来.本文的结果对超声图像的可视化效果有一定的改善.     

基于改进主动形状模型的含胸壁粘连型肿块的肺区分割方法研究

肺区分割是计算机辅助诊断肺癌的前提。当肿块与胸壁粘连时,由于两者的计算机断层成像(CT)值接近,基于局部低级特征的传统分割方法不能得到正确结果;而且由于肿块体积大,造成了肺区内正常组织的大面积缺失,故以往含胸壁粘连型肺结节(直径小于3cm)的肺区分割方法不再适用,需要采用能结合先验形状和低级特征的主动形状模型(ASM)来分割含胸壁粘连型肺肿块的肺区。但传统ASM的搜索步骤是一种基于最小二乘的优化方法,该方法对异常标记点敏感,会使轮廓更新到正常肺组织和肿块的过渡区域而不是真正的肺边缘。针对这一问题,提出了改进的ASM算法:首先基于距离特征识别异常标记点,然后赋予异常标记点和正常标记点不同的搜索函数。搜索过程在设定的包围核(VOI)内进行。用所提出的ASM方法分割30个含胸壁粘连型肿块的肺区,与金标准的重叠度为93.6%。实验结果表明针对含胸壁粘连型肿块的肺区分割问题,改进的ASM算法能得到较好的分割结果,并且算法的运行时间是在临床可接受的范围内。     

一种基于水平集的前列腺超声图像自动分割算法

由于超声图像存在着斑点噪声和较低的信噪比,使得传统的分割算法很难应用于超声图像的自动分割,而手工分割方法非常耗时且重复性差.因此提出了一种基于水平集和改进径向浅浮槽算法(RBR,radical bas-relief)的前列腺直肠超声(TRUS)图像全自动分割算法.首先使用Sticks滤波器来去除斑点噪声,并且增强图像的对比度.然后使用径向浅浮槽算法来对图像进一步增强,通过使用形态学算法和边界填充得到前列腺的初始轮廓,使用该轮廓来初始化水平集算法,从而实现全自动分割.实验结果表明,该方法能有效地去除斑点噪声的影响,并且能够对前列腺超声图像实现较好的分割效果.     

医学图像信息融合技术的发展

医学图像信息融合是医学图像处理、放射医学及医学影像学领域近几年兴起的一种新技术。应用医学图像信息融合技术 ,可以把不同模态的医学图像有机地结合起来 ,为临床诊断和治疗提供更完善的图像信息 ,从而使医学图像能更好地为现代医学服务。本文对医学图像信息融合技术及其研究现状作了详细的介绍和综述 ,并对其研究前景作了预测。     

医学图像处理中有关图像分割的新技术

图像分割是图像处理中最基本和最主要的技术.本文简要介绍了医学图像分割的常用分割方法,主要包括阈值分割、神经网络分割、模糊分割、遗传算法、统计方法和基于特定模型等方法的图像分割.并对其近年来的进展和应用进行了综述.     

Fusion Viewer: A New Tool for Fusion and Visualization of Multimodal Medical Data Sets

Digital medical images are very easy to be modified for illegal purposes. For example, microcalcification in mammography is an important diagnostic clue, and it can be wiped off intentionally for insurance purposes or added intentionally into a normal mammography. In this paper, we proposed two methods to tamper detection and recovery for a medical image. A 1024 × 1024 x-ray mammogram was chosen to test the ability of tamper detection and recovery. At first, a medical image is divided into several blocks. For each block, an adaptive robust digital watermarking method combined with the modulo operation is used to hide both the authentication message and the recovery information. In the first method, each block is embedded with the authentication message and the recovery information of other blocks. Because the recovered block is too small and excessively compressed, the concept of region of interest (ROI) is introduced into the second method. If there are no tampered blocks, the original image can be obtained with only the stego image. When the ROI, such as microcalcification in mammography, is tampered with, an approximate image will be obtained from other blocks. From the experimental results, the proposed near-lossless method is proven to effectively detect a tampered medical image and recover the original ROI image. In this study, an adaptive robust digital watermarking method combined with the operation of modulo 256 was chosen to achieve information hiding and image authentication. With the proposal method, any random changes on the stego image will be detected in high probability.     

图像的带参数二值化方法

这里提出一种图像的带参数的二值化方法。参数由我们提出的图像的灰度/色度谱分级平坦化技术给出。图像的带参数的二值化方法不仅在实现传统的黑白二值化方面,有强于Windows的绘图软件的黑白二值化功能,而且可以实现任意灰度间隔的二值化。因此该方法除能用于任意灰度起点的一般意义上的二值化外,特别适宜于图像的挖掘和隐藏。     

医学影像图库的设计与应用

探讨了基于Web模式的医学影像图库的设计及应用,创建的医学影像图库提供了医学影像学专业知识的整合平台和资源的交流管道,这对人们知识的累积、分享与提高很有帮助.     

评价缺血心肌存活的影像学方法及其计算机分析技术

对缺血心肌的存活作出定量评价有助于冠状动脉血流重建术的病人选择和手术预后.介绍了临床上常见的用于心肌存活评价的超声、核素、磁共振等影像学方法,并针对心肌存活评价介绍了心肌图像的计算机配准和融合等技术在这方面的应用.     

评价缺血心肌存活的影像学方法及其计算机分析技术

对缺血心肌的存活作出定量评价有助于冠状动脉血流重建术的病人选择和手术预后。介绍了临床上常见的用于心肌存活评价的超声、核素、磁共振等影像学方法,并针对心肌存活评价介绍了心肌图像的计算机配准和融合等技术在这方面的应用。     

免疫组织化学显微图像分析技术进展

免疫组织化学是用特异性抗体显示组织化学成分的重要方法 ,是实验结果以显微图像的形式显示出来。对免疫组化图像的分析方法主要包括人工分析和计算机图像处理分析。前者简便易行 ,对实验的标准化要求不高 ,但无法做精确的量化分析 ;后者在精确性、客观性、分析速度等方面具有巨大优势 ,但目前仍不完善。本文对两种分析技术的应用现状、实验要求及特点进行了综述 ,并指出了计算机图像处理技术已经成为免疫组化显微图像分析技术发展的趋势     

图像分割在医学图像处理中的应用

目的讨论了医学图像处理中图像分割的几种算法。方法讲述了几种图像分割的算法，并应用于实际的医学图像处理中。结果每种图像分割算法与图像处理都有各自不同的处理效果，各有优、缺点。结论在具体实际情况的使用中，根据不同的情况采用不同的分割算法，以达到更好的效果。     

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.