基于K最近邻法的类风湿关节炎诊断模型

目的 构建类风湿关节炎（RA）诊断的数学模型.方法 基于K最近邻法的最优二分类方法,建立RA诊断的KNN模型.对100例RA患者和50例非RA的风湿免疫病患者的抗环瓜氨酸肽抗体（anti-CCP）和类风湿因子(RF)两项指标进行训练和模拟诊断.结果 利用5维交叉验证法和Jackknife检验法检测样本的诊断准确率分别为92％和91.3％.结论可以用KNN法建立RA的诊断系统.     

基于MATLAB的X线医学图像混合空域增强处理研究

目的：改善医学图像质量，使图像在频域范畴内得到增强。方法：采用Laplacian和Sobel算法以及图像的乘、加等算法对原始图像进行一系列增强加工，并比较它们的增强效果。结果：原始图像经过Laplacian变换后，图像的内部结构轮廓更加明显，但同时也会导致出现相当多的噪声；相比之下，Sobel变换后图像更平滑。通过均值滤波器对其进行处理后，对噪声和小细节的影响进一步降低。结论：使用MATLAB工具箱可简化编程工作，为医学图像处理提供一种方法。     

用Visual C＋＋实现对彩色医学图像的分割

本文提出一种针对彩色图像的分割方法，K－Means算法，并使用面向对象语言Visual C 进行了编程实现。本算法在对彩色医学图像的处理中取得了良好的效果，为医学诊断及研究创造了便利条件。     

基于纹理特征和GRBF网络的医学图像分割

目的：研究一种新的图像分割算法，以获得更好的医学图像的分割结果。方法：采用基于纹理特征和广义径向基函数（Generalized Radial Basis Function，GRBF）神经网络的图像分割方法对医学图像进行分割．根据灰度共生矩阵获得纹理特征参数，形成广义径向基函数神经网络的输入矢量，对网络进行训练和仿真测试。结果：该算法取得更为理想的图像二值化的结果，且实验发现GRBF网络的泛化能力比RBF网络更胜一筹。结论：研究了边界模糊的医学图像的纹理特征．结合GRBF神经网络一得到一种有效的医荤图像奔割方法     

基于JPEG2000的医学图像ROI压缩

本文简单介绍了新一代图像压缩标准JPEG2000压缩原理及压缩流程，并重点介绍了JPEG2000标准第一部分中的感兴趣区域（regionof interest，ROI）算法-最大提升算法（Maxshift）。使用医学图像，对其进行无损和有损压缩，以及带矩形区域ROI的压缩，实验结果令人满意。     

基于底层特征融合和相关反馈的医学图像检索

针对胸片图像特征,提出用分块主颜色、灰度共生矩阵和梯度图像形状不变矩以及它们的融合加之相关反馈技术进行检索的方法。在Windows Vista环境下用VisualC 实现了一个胸片图像检索的原型系统,实验表明,该方法具有良好的检索效果。     

基于内容的医学图像检索中对Tamura纹理特征的算法改进

目的：对Tamura纹理特征的算法进行改进,使之在医学图像检索中适用于不规则图形的计算。方法：对乳腺图像进行分割,提取出感兴趣区域（ROI）。在样本（包含正常乳腺图片和乳腺肿瘤图片共281幅）中使用传统算法Tamura纹理特征和改进算法的Tamura纹理特征进行图像内容检索,比较2种算法的检索结果。结果：初次检索时,传统Tamura算法在样本中检索出93幅相关图像,175幅不相关图像：改进后的算法检索出91幅相关图像．131幅不相关图像。结论：使用改进算法的Tamura纹理特征进行查询,在保证查全率的基础上查准率有较大提高。提示改进算法后的Tamura纹理特征更适用于医学图像中不规则区域的特征计算。     

基于互信息的同模态医学图像配准

以改进的互信息为测度,用Powell优化算法实现了同模态医学图像的配准.主要改进了互信息和归一化互信息的公式,减小了互信息的计算量;改进了Powell算法,保持了原搜索方向并有效避免了局部极值;用预设旋转量的方法解决了同模态医学图像配准的局部极值问题,同时,还讨论了Powell收敛阈值对配准速度的影响.实验表明,用改进的算法进行同模态图像配准可以达到亚像素精度,且在速度上有了明显提高,是1种鲁棒性强、速度快、精度高的方法.     

多级多特征医学图像检索系统的研究

分析了国内外一些典型医学图像检索(CBMIR)系统及其关键技术,包括底层特征提取方法、检索目标以及系统的应用对象等,并对CBMIR系统存在的问题,如可移植性差、二维图像检索的局限性等进行了讨论,提出了多级多特征的CBMIR系统框架。该框架将文本与内容相结合、纹理与形状相结合、全局与ROI相结合、二维图像与三维图像相结合,旨在提高检索准确度,并满足不同用户的检索需求。     

基于GDI Plus技术实现二维医学图像缩放

目的：编程实现二维数字医学图像的高清晰放大处理，以便进行更细致的观察、做出更精确的诊断。方法：开发工具：VC＋＋6．0、GDI＋类库，操作系统：Windows 2000。结果：顺利实现医学二维医学图像的高清晰放大。结论：此方法对于医学图像的数字化后处理具有参考价值。     

基于ITK和OpenGL的医学图像三维重建

目的:提出一种基于ITK和OpenGL开发的医学图像三维重建系统的新模式.方法:在VC++6.0的MFC环境下缟程,设计交互性强、灵活实用的用户界面;集成ITK类库实现医学图像的读写、分割、等值面提取,并利用OpenGL进行三维表面的绘制和渲染.结果:设计并实现了一个医学图像三维重建系统.结论:基于ITK和OpenGL模式开发医学图像三维重建系统,不仅可以解决ITK不具备可视功能、不提供用户界面的缺点,同时可以利用OpenGL强大的三维绘制和渲染功能使三维场景更加逼真.     

基于K均值聚类算法的CT图像金属伪影去除

CT诊断中，高密度物质如金属植入物会造成伪影，严重影响图像质量。本文用K均值聚类分割算法配合线性插值对金属伪影进行处理，并简要分析了校正效果。     

基于MITK的医学图像三维重建方法研究

使用MITK工具包实现了对多组医学图像数据的三维重建。分别研究了面绘制和体绘制两种绘制技术。其中面绘制采用移动立方体法实现,体绘制则采用光线投射法实现,通过比较两种技术的绘制结果,讨论了他们的特点。从重建医学图像的研究结果中可以看出,MITK作为一种图像处理和三维可视化的工具其功能是十分强大的。     

图像特征匹配的鼻咽癌调强放射治疗摆位误差

目的探讨图像特征匹配方法编程实现鼻咽癌调强治疗摆位误差数据自动化识别。方法基于Matlab平台,根据调强治疗之前的图像获取工具(CBCT)摆位误差图像,利用特征匹配的方法编程,以实现误差数据和患者住院号的自动化识别。选取2017年10—11月接受治疗的鼻咽癌初诊患者45例。进行程序稳定性和精确性测试。结果程序运行结果经过逐例人工检查,住院号和摆位误差100%获得识别。每例病例平均运行时间约为0.25 s。结论利用本研究所编的程序,可以快速并准确地获取摆位误差及患者的住院号等数据。可以满足临床数据记录的要求。     

基于模糊决策的肝纤维化CT图像分类方法研究

提出一种基于K近邻法的模糊决策的肝纤维化CT图像分类方法。对提取的图像频域特征向量用模糊加权K近邻法进行分类，其中引入隶属度函数对由于各种噪声和扫描参数的变化引起的特征值的不确定性进行描述。本研究结果表明模糊技术的应用提高了分类器的识别率和鲁棒性。     

基于内容的医学图像检索

医学图像在临床诊断与治疗中的应用日益广泛，如何利用影像管理系统中大量的图像，辅助医生进行分析与诊断是一个非常重要的问题。传统的基于文本关键字的图像检索方法已不能满足对大型医学图像数据库检索的需要，将基于内容的图像检索方法（CBIR）引入到医学图像数据库中进行研究是一项非常有意义的工作。介绍了基于内容的医学图像检索系统的构成，重点讨论了其中的关键技术问题，包括医学图像分割、特征提取、相似性检索及匹配和相关反馈技术，并分析了国内外的研究现状，对未来发展趋势进行了展望。     

医学图像三维重建的研究

介绍了医学图像三维重建的方法和发展过程,三维重建技术在现阶段医学临床中观察骨组织、空腔脏器、神经的应用,重建清晰、逼真、立体感强的三维图像,为临床提供了清晰而丰富的立体诊断,在医学诊断和过程中,具有很高的实用价值。     

医学图像纹理分析的方法及应用

医学图像中的纹理特征变化反映了机体的病理改变,因此,图像纹理分析对于疾病的鉴别诊断具有重要意义。目前,由于医学图像及其纹理的复杂性,尚未有一种通用的、适合各类医学图像的纹理分析方法。医学图像纹理分析中有4种常用的纹理特征提取方法,其每种纹理特征提取方法均存在优点和缺点。对不同医学影像(CT、MRI、B超及数字X线片)上肝部及肺部疾病的图像纹理分析表明,基于肝脏病变CT图像的计算机辅助诊断系统提取的纹理特征对图像内容有较好的区分性;通过纹理分析可对早期肺癌进行检测。     

基于互信息和薄板样条的医学图像弹性配准方法研究

该文介绍了一种基于互信息和薄板样条变换的医学图像弹性自动配准方法。该方法首先利用互信息将图像进行全局配准,然后将图像分块进行配准,选取子块配准前后的中心点作为薄板样条变换的标记点．实现图像弹性自动配准。实验结果表明．该方法与单纯利用互信息进行刚体配准相比,能够明显提高图像配准精度,并在薄板样条变换中实现了标记点自动选取．降低了标记点选取的难度,能更好地满足临床需求。