造影血管边缘检测方法研究

本文讨论了一种新的血管造影图像边缘检测方法。这一方法是首先调整正规化滤波器的正规化参数用以平滑血管造影图像，去除低于这参数尺度的细节噪声，再利用小波变换提取血管的边缘。我们的结果表明，在相当大的正规化参数范围内，有效地去除不需要的细节噪声的同时，还能很好的保证提取的血管边缘的精度。与单独使用小波变换或递推正规化滤波器相比，该方法的优点是既弥补了小波变换去除相关噪声差的弱点，又改善了正规化滤波器局部分辨率差的缺点。     

生物医学模拟曲线的再生分析

为了更好利用已经积累的各种医学信息，本文讨论了一种利用Ｂ－样条平滑变换和图象边缘轮廓跟踪法识别坐标纸上曲线的方法，该方法在相当大的正规化参数范围内，可以在有 的去除不需要的细节噪声的同时，能很好地保证提取的曲线精度，为自理生物医学信号提供了新的有效手段，具有很好的应用前景。     

基于改进小波边缘检测算法的视网膜血管宽度测量

背景:眼底荧光血管造影可反映视网膜血管结构、血流动力学改变、血管病理生理变化及其相关结构的病理改变,广泛应用于视网膜、脉络膜及视神经疾病的鉴别诊断。目的:通过分析视网膜血管的特点和小波边缘检测算法的优缺点,对小波边缘检测算法进行改进,并利用该算法对视网膜血管进行边缘检测与宽度测量。方法:首先由样条函数构造样条小波,由此得到小波滤波系数。根据改进的小波边缘检测方法得到眼底荧光图像的血管初始边缘,利用边缘细化算法对初始边缘进行细化,基于分形技术对细化后的边缘进行连接,由噪声去除算法消除边缘图像中的噪声点,得到连续的单象素点血管边缘。通过两条边缘之间垂直线上的象素点数,得到血管的实际内径。结果与结论:文章使用的方法较好的解决了传统方法边缘细节和噪声太多的问题,具有更好的边缘连续性和更少的过检测点。将其应用于视网膜血管宽度的测量之中,诊断结果与实际情况较为接近,可以为眼科医生的临床诊断提供较大帮助。     

心血管造影图像边缘特征的提取

心血管疾病作为老年人的常见病现在比较多见。根据血管造影图像，即时诊断、积极治疗，能预防病情的发展，解除患者的痛苦。对血管图像的边缘特征进行提取是求取血管直径、分析血管特征和构造心血管三维图像的基础。 提取血管造影图像中的纯血管图，提出利用圆模板灰度最小和微分边缘检测的方法。先利用圆模板灰度最小准则求取血管的路径，然后根据路径线的局部斜率确定对边缘进行微分的方向，将血管相邻部分图像灰度进行微分，按微分最大求取边缘点，最后采用B样条函数对边缘点进行平滑，最终得到血管的边缘线。     

一种分割冠状动脉X射线造影图像的有效方法

目的 提出一种简单有效的方法进行冠状动脉X射线造影图像的分割。方法 基于Hessian矩阵的多尺度滤波和区域增长等算法,其中多尺度滤波用来增强造影图像中的血管,然后利用多种子点区域增长算法从增强后的图像中提取冠状动脉树。结果 该方法对于造影图像中血管状结构非常敏感,能够清晰提取出冠状动脉树中较细小的末梢,并能有效抑制噪声。结论 该方法适合于分割冠状动脉造影,适用于冠状动脉造影的精确量化分析。     

一种普适的基于多尺度滤波和统计学混合模型的血管分割方法

血管的精确提取和定位,是实现心脑血管介入手术的关键。多尺度滤波算法可以增强血管目标,同时抑制背景噪声,但并没有把血管从图像背景中区分出来。基于统计学的分割算法,通过对直方图进行拟合实现血管的分类,但需要调整混合模型去拟合特定的图像直方图。为了克服上述问题,提出一种具有固定模型的普适的血管分割方法。首先,利用多尺度滤波算法进行图像预处理。其次,针对滤波增强后数据的直方图曲线,用由3个概率分布函数(1个高斯和2个指数)组成的混合模型进行拟合。期望最大化算法用于混合模型参数的估计。最后,通过最大后验概率分类算法将血管分离出来。为了验证上述方法的有效性,分别在仿真(phantom)数据、磁共振血管造影(MAR)数据和计算机断层血管造影(CTA)数据上进行实验测试。结果表明,所提出的方法在多套仿真数据上的分割误差低于0.3%,同时对于不同模态的血管图像具有很好的分割效果及较强的鲁棒性。     

基于三次B─样条函数心电图数据滤波

本文介绍一种心电图（ＥＣＧ）滤波方法。该方法以‘最小二乘法’为准则,用三次Ｂ－样条函数构成拟合函数,相应地滤除ＥＣＧ信号中的基线漂移、５０Ｈｚ工频干扰和肌电干扰。实验结果表明：该方法不失为一种ＥＣＧ滤波方法。     

基于小波变换的数字乳腺图象增强和微细钙化点提取

本文通过对一维和二维乳腺图象信号的实验分析,提出了利用小波变换实现微细钙化点图象增强与提取的方法,即通过选择适当尺度的细节子图组合进行合成,得到对比度增强的钙化点图象;再经过阈值处理,提取出钙化点。根据本文方法对实际的乳腺X光片进行了实验,结果表明本文方法具有钙化点图象增强效果明显和钙化点定位准确等特点。     

小波变换在ECG信号滤波中的应用研究

本文首先介绍了小波变换应用于ECG信号消噪处理中的几种常用滤波方法的原理,分析了它们的滤波性能.然后提出一种小波变换与自适应滤波相结合的心电信号去噪方法,实验证明这种去噪方法可以有效抑制心电信号中的噪声干扰,保持信号的波形特征,是对"运用多分辨率分析方法,去除噪声干扰对应小波分解尺度上细节分量"的滤波方法的一种有效改进,达到较好的滤波效果.     

基于小波变换的医学图像去噪声处理

利用中值滤波和基于小波变换的去噪声处理对同时含有高斯噪声和脉冲噪声的X线图像降噪方法进行探讨.采用PSNR评价标准分析实验结果,表明小波变换结合中值滤波方法在去除噪声的同时较好地保持了原图像所包含的边缘信息,处理效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波.     

基于投影图像和CT容积图像的三维冠状动脉运动跟踪新方法

目的利用双平面X射线投影图像序列和参考CT容积图像进行冠状动脉的三维运动跟踪建模。方法①提取投影图像序列中的冠状动脉树;②利用多尺度滤波和血管函数提取CT容积图像中的动脉血管;③采用基于B样条配准的方法进行三维运动建模。结果将双投影图像中血管的运动估计结果的三维重建形态与三维运动模型预测出的结果进行了量化比较,调整配准的B样条参数后,两者误差处于有效范围之内。结论由此表明采用投影图像和对应容积图像的联合先验知识进行冠状动脉的三维运动建模是有效的。     

基于混合小波变换的瞬态信号检测方法

探讨了信号的小波变换与匹配滤波的关系,指出小波变换（WT）实际上就是可变检测模板的匹配滤液过程。根据这一思想,提出了基于混合小波的信号检测方法。本文中,“混合小波变换”是指在小波分解和重构中分别使用不同的基本小波。其中分解小波用于实现可变模板的信号检测,重构小波则用以增强被检测信号的特征。我们用该方法对实测脑电信号（EEG）中瞬态脉冲干扰进行检测。实验结果表明该方法能有效地检测出EEG中的瞬态脉冲。     

Equivalent Dipole Source Imaging of Brain Electric Activity by Means of Parametric Projection Filter

In the present study, spatial filters for inverse estimation of an equivalent dipole layer from the scalp-recorded potentials have been explored for their suitability in achieving high-resolution electroencephalogram (EEG) imaging. The performance of the parametric projection filter (PPF), which we propose to use for high-resolution EEG imaging, has been evaluated by computer simulations in the presence of a priori information on noise. An inhomogeneous three-concentric-sphere head model was used in the present simulation study to represent the head volume conductor. An equivalent dipole layer was used to model brain electric sources and estimated from the scalp potentials. Various noise conditions were simulated and the parametric projection filter was compared with standard regularization procedures such as the truncated singular value decomposition (TSVD) and the Tikhonov regularization (TKNV). The present simulation results suggest that the proposed method performs better than that of commonly used inverse regularization techniques, such as the general inverse using the TSVD and the TKNV, when the correlation between the original source distribution and the noise distribution is low, and performs similarly when the correlation is high. A method for determining the optimum regularization parameter, which can be applied to parametric inverse techniques, has also been developed. © 2001 Biomedical Engineering Society. PAC01: 8757Nk, 0230Zz, 8719Nn, 0260Dc     

An improved matched filter for blood vessel detection of digital retinal images

The matched filter has been widely used in the detection of blood vessels of the human retina digital image. In this paper, the matched filter response to the detection of blood vessels is increased by proposing better filter parameters. These filter parameters are found by using an optimization procedure on 20 retina images of the DRIVE database. Comparisons with other approaches show that the matched filter that uses the newly found parameters outperforms the matched filter that uses the classical filter parameters as well as some vessel detection techniques. A technique is also discussed to find the best threshold value for the continuous matched filter output image and hence the best segmented vessel image.     

不同支撑杆数目腔静脉滤器的生物力学性能和血流动力学分析

目的利用有限元与计算流体动力学的方法,分析不同支撑杆数目腔静脉滤器在植入过程中与血管的相互作用机制及对血流的影响,为滤器的临床治疗及设计开发提供更加科学的参考。方法应用Solidworks软件建立支撑杆数分别为4、6和8杆的3种滤器模型;应用ABAQUS软件模拟分析3种滤器在工作状态下血管与滤器表面上的应力分布以及径向支撑刚度;应用Fluent软件模拟分析3种滤器在血管内工作时血流流速、压力、剪应力的分布。结果 3种滤器的各项力学性能和流体性能都在安全范围内。6杆滤器的综合性能相对较好;8杆滤器工作时所受应力、支撑强度、出口速度、过滤网上的剪应力均较大,流迹状态逐渐由层流向过度流变化,容易造成血管壁的损伤;4杆滤器在工作时对血管的应力较大,出口速度较低,容易造成局部血管壁的损伤,并且不利于滤器在血管病变部位的正确定位。结论 6杆滤器具有较好的血流动力学效果和综合力学性能,潜在降低了滤器植入后对血管壁的损伤及本身破裂的可能性。腔静脉滤器的模拟分析为滤器的设计和临床选择提供良好的参考依据。     

Comparison study of temporal regularization methods for fully 5D reconstruction of cardiac gated dynamic SPECT

Temporal regularization plays a critical role in cardiac gated dynamic SPECT reconstruction, of which the goal is to obtain an image sequence from a single acquisition which simultaneously shows both cardiac motion and tracer distribution change over the course of imaging (termed 5D). In our recent work, we explored two different approaches for temporal regularization of the dynamic activities in gated dynamic reconstruction without the use of fast camera rotation: one is the dynamic EM (dEM) approach which is imposed on the temporal trend of the time activity of each voxel, and the other is a B-spline modeling approach in which the time activity is regulated by a set of B-spline basis functions. In this work, we extend the B-spline approach to fully 5D reconstruction and conduct a thorough quantitative comparison with the dEM approach. In the evaluation of the reconstruction results, we apply a number of quantitative measures on two major aspects of the reconstructed dynamic images: (1) the accuracy of the reconstructed activity distribution in the myocardium and (2) the ability of the reconstructed dynamic activities to differentiate perfusion defects from normal myocardial wall uptake. These measures include the mean square error (MSE), bias-variance analysis, accuracy of time-activity curves (TAC), contrast-to-noise ratio of a defect, composite kinetic map of the left ventricle wall and perfusion defect detectability with channelized Hotelling observer. In experiments, we simulated cardiac gated imaging with the NURBS-based cardiac-torso phantom and Tc99m-Teboroxime as the imaging agent, where acquisition with the equivalent of only three full camera rotations was used during the imaging period. The results show that both dEM and B-spline 5D could achieve similar overall accuracy in the myocardium in terms of MSE. However, compared to dEM 5D, the B-spline approach could achieve a more accurate reconstruction of the voxel TACs; in particular, B-spline 5D could achieve a much smaller bias level in the early uptake stage of the imaging period. Furthermore, it could allow better separation of the perfusion defect from the normal at both the early and the late stages of the imaging period.     

基于区域生长超声图像分割血管边界反映血管病变

背景：通过分析超声血管图像能反映血管的病变情况。 目的：采用区域生长理论对超声图像进行图像分割,分析边界点的相对位移。 方法：先对视频图像分帧,将动态图像转换为静态图像,采用Gabor滤波、自适应直方图量化去除超声图像噪声,然后运用区域生长法对图像做分割,接着通过开闭运算、sobel算子检测图像边界,最后提取出两条血管边界。 结果与结论：通过Gabor滤波、区域生长法等手段,得到了比较好的分割结果。区域生长法在处理速度上满足了实时性要求,具有一定的通用性。并且通过分析边界点的相对位移曲线,一定程度上反映血管的病变。     

动态电阻抗成像中Tikhonov正则化参数的选择

动态电阻抗成像是一个非线性逆问题，在通过有限元法离散化为线性问题求解时，由于系数矩阵的病态性，需要正则化处理才能得到稳定解。Tikhonov方法因为易于实现而应用广泛，但在用Tikhonov方法正则化时涉及到正则化参数的选择，它对重构图像的质量影响很大，至今还没有通用的方法确定。本研究在大量试验的基础上，提出一种新的选择正则化参数的方法，充分利用了重构图像的误差的范数与正则化解的范数的乘积的变化规律i所得的重构图像具有较好的空间分辨率。     

L-曲线估计正则化参数对高刺激率听觉诱发电位重建的影响

探讨在暂态的听觉诱发电位（AEP）重建问题中,当一些L-曲线中出现多个拐点,给正则化参数的确定带来困难时,如何确立最优的正则化参数。本研究提出把高刺激率下AEP去卷积问题转化为一个线性系统逆问题处理,并且引入正则化技术修正目标函数,以解决由于变换矩阵的病态条件带来的无效解;同时采用一个十分典型的正则化参数估计常用方法（L-曲线法）估计正则化参数;针对L 曲线方法存在欠估计的情况,提出在参数选择过程中结合AEP的先验知识,选择L-曲线曲率图中其他曲率极大值点所对应的正则化参数。结果表明,L-曲线方法在大多数情况下,能较好的估计正则化参数,在存在欠估计问题时,则要重新正确选择正则化参数。再重建的暂态AEP与常规AEP的相关系数分别提高了0.14和0.21,相对误差分别下降了0.30和3.25,从而实现暂态AEP信号较好重建。正则化参数控制着目标函数中正则化的程度,对暂态AEP的重建性能影响很大,对于存在复杂曲率结构的L-曲线,根据AEP自身范数的取值范围能够方便地确定出合理的正则化参数,从而改善了AEP重建性能。