基于小波变换的医学超声图像去噪及增强方法

目的探求一种基于小波变换的医学超声图像去噪及增强方法。方法提出了一种基于小波分析理论的医学超声图像噪声的综合抑制方法,首先对医学超声图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声;然后进行多尺度小波变换,将图像分解成一系列不同尺度上的小波系数,对变换后不同尺度的高频子图像进行非线性小波软阈值处理,阈值处理后的高频子图像进行增强;最后,经小波逆变换和指数变换恢复去噪后图像。结果原图像中斑纹噪声被有效去除,图像边缘细节得以保留。结论该方法可有效保留细节信号,极大限度地去除斑纹噪声。     

基于维纳滤波与小波相融合的超声医学图像去噪方法

目的 探求一种有效的超声医学图像去噪方法.方法 在分析维纳滤波和基于自适应前处理的多尺度小波非线性阈值斑点噪声抑制方法(MSSNT-A)的基础上,提出一种基于维纳滤波与MSSNT-A相融合的超声医学图像去噪方法.利用该方法首先对加噪图像分别进行维纳滤波和MSSNT-A去噪.然后提取维纳滤波处理后的图像边缘,再将其与MSSNT-A去噪后的图像的_柑应像素点进行融合,得到去噪图像.结果 有效地去除了斑点噪声,图像的细节得到保留.结论 与维纳滤波和MSSNT-A方法相比,该方法在有效去除斑点噪声的同时,很好地保留了图像边缘和图像细节信息.     

基于自适应低通滤波的超声医学图像增强算法

目的 介绍一种超声医学图像增强的有效算法.方法 基于自适应低通滤波器的超声图像增强算法,首先采用对数变换的方法将超声医学图像中存在的乘性噪声变为加性噪声;再通过低通滤波器将对数图像分为高频分量和低频分量,对低频分量采用自适应直方图均衡处理,对高频分量进行加权;然后对低频分量和高频分量进行融合得到增强的对数图像;最后对对数图像进行指数变换得到输出图像.结果 原超声医学图像得到有效增强,边缘细节得以保留.结论 该算法有效地实现了超声医学图像增强,突出了超声图像的细节,改善了视觉效果,并对噪声具有良好的抑制作用.     

基于灰度对比和自适应小波变换的X射线图像增强

背景:X射线检查作为常规的检查方式得到了广泛的应用,然而由于现有技术的局限性,使得X射线图像往往具有灰度对比度低和噪声影响等缺点,因此,现有的X射线图像往往达不到医生的要求.目的:增强和去噪处理对比度较低且含有噪声的X射线图像,以达到易于医生理解和识别的目的.方法:针对空间域处理和变换域处理增强X射线图像的不足,提出了基于灰度对比和自适应小波变换的X射线图像增强算法.首先,选择需要增强和减弱的灰度范围,并根据八邻域灰度对比增强算法对X射线图像进行灰度变换,并用中值滤波算法对图像进行平滑;然后,对X射线图像进行小波分解,并运用相邻分解层之间相关系数的大小来确定细节信号和噪声.结果与结论:应用了灰度对比和自适应小波变换相结合的X射线图像增强算法,把基于空间域增强的方法和基于变换域的方法有机地结合起来,比传统的单一增强方法更为优越.实验结果证明它能自适应地增强X射线图像的灰度对比,使得图像细节的显示更加清晰,同时在一定程度上去除了噪声的干扰,对于灰度对比度较低的图像效果更加明显.     

基于相似度测量的医学超声图像对比度增强

目的探求一种基于相似度测量的医学超声图像对比度增强方法。方法本文在基于相似度测量的对比度增强方法的基础上,针对医学超声图像的特点,引入了局部模糊分形维数特征,改进了相似度和对比度变换因子的计算方法,同时提出了对比度增强系数的自适应选择方法,通过改变图像局部对比度增强图像。结果大量的实验结果表明处理后的图像对比度得到了明显的提高,同时背景和噪声未出现明显改变,组织细节信息保留完整,图像可读性增强。结论本文算法在增强图像对比度的同时能够有效地保留组织细节信息并抑制噪声过度增强,是一种有效的医学超声图像对比度增强方法。     

基于精确直方图规格化的医学超声图像增强

目的探求一种改进的精确直方图规格化方法,提高医学超声图像的对比度。方法针对医学超声图像的特点,引入一个有效的分割点,将原始图像分割为背景和前景区域,只对前景区域进行增强。结果本文方法将局部灰度拉伸到一个较大的动态范围,提高了对比度,抑制了医学超声图像背景过增强,保留了图像的细节信息。结论本文在增强图像对比度的同时能够有效地保留图像细节,是一种有效的对比度增强方法。     

获取医学灰度图像轮廓图的算法

目的:提出一种改进的形态学边缘检测算子,以获取医学灰度图像轮廓图,并保持边缘的平滑性,并与传统的边缘提取方法进行比较。方法:图像边缘检测通常是以类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征,其任务是使图像边缘准确定位和抑制噪声。试验采用3×3的模板作为结构元素对原图像进行处理,利用基于数学形态学的方法,用形态运算膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合及灰度切片的方法获取质量好的医学轮廓图像,并与用Sobel算子方法和Roberts算子方法获得的轮廓图像进行比较。结果:试验结果表明,Sobel和Roberts等算子不能全面检测出边缘,且边缘模糊。采用复合型数学形态学算子与灰度切片结合的算法获得的轮廓图边缘连续和完整,断点少,且轮廓周围的灰度已进行合并具有更丰富的细节,相对于常用的微分算子和形态学边缘梯度算子更能有效地滤除噪声,这一方法对噪声医学图像边缘的提取效果更好。结论:采用复合型数学形态学算子与灰度切片结合的算法从原始图像获取医学轮廓图像效果好,优于传统的边缘提取方法。     

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。     

基于对象识别和分割的图像噪声抑制

在医学图像降噪中,不损失图像细节是至关重要的.传统的方法是直接对整个图像进行滤波处理.然而这种操作在减少噪声的同时也会破坏图像的细节.因此,关键的问题就是怎样在保持图像细节的同时能够减少噪声.为了解决上面提到的问题,在这篇论文中提出了一种模拟生物视觉的图像处理方法,首先提取图像的边缘信息,将图像分割成边缘区域和非边缘区域,然后对这两个区域采取不同的滤波降噪,再进行重新合成.与传统方法相比,本方法在保存图像细节上有一定的效果.     

基于MATLAB的恶性肝脏肿瘤B超图像的处理与分析

采用MATLAB的图像处理工具箱(IPT)对肝脏超声图像进行滤波处理,对肝脏的癌变组织区域和正常组织区域进行对比分析,绘制灰度值的对比曲线,对癌变区域进行边缘检测.对30例恶性肝脏肿瘤患者B超图像中的癌变区域和正常组织区域进行灰度值变化曲线绘制,能够准确地对比出癌变部分的灰度变化率显著高于正常区域.结果提示,使用MATLAB软件进行的灰度曲线绘制可以有效地将图像灰度信息量化,量化的图像参数对临床诊断肝癌具有重要的参考价值.     

基于卷积神经网络的胎儿二维超声图像丘脑横切面的自动识别

目的:胎儿二维超声图像不同切面的自动识别分类对于提高医生的工作效率具有十分重要的意义。方法:本文针对传统自动分类方法中需要先对图像进行细致分割再进行特征提取和分类识别、分类速度慢等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的胎儿二维超声图像中丘脑横切面的自动识别方法。通过对收集到的胎儿二维超声丘脑横切面进行图像增强等预处理,提出了改进的卷积神经网络算法。结果:该算法避免了对于二维超声图像复杂的前期预处理,可以直接输入原始的二维超声图像,具有很强的适应性和泛化能力。试验结果表明,该方法的识别准确率能达到94.81%。结论:此模型的提出,为医学影像自动识别技术提供了新的参考。     

Automatic Identification of Needle Insertion Site in Epidural Anesthesia with a Cascading Classifier

Ultrasound imaging was used to detect the anatomic structure of lumbar spine from the transverse view, to facilitate needle insertion in epidural anesthesia. The interspinous images that represent proper needle insertion sites were identified automatically with image processing and pattern recognition techniques. On the basis of ultrasound video streams obtained in pregnant patients, the image processing and identification procedure in a previous work was tested and improved. The test results indicate that the pre-processing algorithm performs well on lumbar spine ultrasound images, whereas the classifier is not flexible enough for pregnant patients. To improve the accuracy of identification, we propose a cascading classifier that successfully located the proper needle insertion site on all of the 36 video streams collected from pregnant patients. The results indicate that the proposed image identification procedure is able to identify the ultrasound images of lumbar spine in an automatic manner, so as to facilitate the anesthetists’ work to identify the needle insertion point precisely and effectively.     

初探《超声影像工作室》网站的建设与发展

目的探讨超声医学网站的建设与发展。方法注册国际域名www．usroom．net，申请虚拟空间2．0G。应用网站快车7．0个人版构建网站；应用Dvbbs Version7．0．0 Sp2构建超声论坛；应用新浪UC语音视频系统建立语音视频教室。结果在Intemet上建立了《超声影像工作室》（www．usroom．net）网站。网站具有传播范围广、互动性强、信息量大、更新方便、远程教学等特点。结论Internet上建立《超声影像工作室》网站对促进超声医学的发展与交流有重要的推动作用。     

A comparison of two algorithms for automated stone detection in clinical B-mode ultrasound images of the abdomen

Ultrasound (US) imaging is an indispensible technique for detection of abdominal stones which are a serious health hazard. Segmentation of stones from abdominal ultrasound images presents a unique challenge because these images contain strong speckle noise and attenuated artifacts. In clinical situations where a large number of stones must be identified, traditional methods such as manual identification become tedious and lack reproducibility too. The necessity of obtaining high reproducibility and the need to increase efficiency motivates the development of automated and fast procedures that segment out stones of all sizes and shapes in medical images by applying image segmentation techniques. In this paper we present and compare two fully automatic and unsupervised methods for robust stone detection in B-mode ultrasound images of the abdomen. Our approaches are based on the marker controlled watershed segmentation, along with some pre-processing and post-processing procedures that eliminate the inherent problems associated with medical ultrasound images. The first algorithm (Algorithm I) utilizes the advantage of the Speckle reducing anisotropic diffusion (SRAD) technique, along with unsharp filtering and histo- gram equalization for removal of speckle noise, and the second algorithm (Algorithm II) is based on the log decompression model which too serves as a tool for minimization of speckle. Experimental results obtained from processing a set of 50 ultrasound images ensure the robustness of both the proposed algorithms. Comparative results of both the algorithms based on efficiency and relative error in stone area have been provided.     

以问题为导向的教学方法在影像专业实习带教中的应用价值探讨

以问题为导向的教学方法(problem-based learning,PBL)通过创设真实的问题情境,锻炼学生自主学习与解决问题的能力,目前已在各学科教学中得到广泛应用,获得一致肯定.该教学方法能够激发学生学习兴趣,培养医学生良好的学习习惯和能力.但是在超声专业PBL教学中也存在一些问题,缺乏典型的超声影像资料是主要问题之一.针对这一问题,我们开发了一套简单、方便的超声影像数据库收集与自动归类系统,并将之应用到以临床思维为导向的影像系实习医生PBL教学中,获得了一定的经验与体会.     

Snake模型在乳腺肿瘤超声图像处理中的运用

目的对乳腺超声图像中的肿瘤进行边缘提取。方法鉴于医学超声图像的信噪比较低,用经典的边缘提取算法无法得到较好的结果,因此,Snake模型作为一种基于高层信息的有效目标轮廓提取算法而引起广泛的关注。在原始的Snake模型的基础上,本文针对超声图像的特点对它进行了一些改进。结果从上海第六人民医院采集到乳腺超声图像15幅。在进行了灰度分割、形态滤波等一系列预处理后,将改进后的Snake模型运用到边缘提取中来,并在这15幅图像中得到了比较好的分割结果。结论改进后的Snake模型可以将乳腺超声图像中肿瘤的边缘较好地提取出来,为乳腺肿瘤计算机辅助诊断提供了重要依据。     

门静脉系统海绵样变性的超声诊断

目的探讨门静脉系统海绵样变性的超声显像特点。方法总结分析11例经血管造影证实的门静脉系统海绵样变性的超声表现。结果超声诊断符合率100%。二维超声病变区域表现为蜂窝状无回声暗区,CFI表现为暗淡血流充盈无回声暗区。结论超声可以显示门静脉系统及其属支的走行状态、血流充盈状态,便捷、无创、价廉,优于其他影像学方法。     

断层超声显像技术联合时间空间相关成像技术在胎儿室间隔缺损筛查中的应用

目的 探讨断层超声显像技术联合时间空间相关成像技术评价胎儿室间隔缺损的临床应用价值.方法 采用二维胎儿超声心动图筛查先天性心脏病高危胎儿及采用断层超声显像技术联合时间空间相关成像技术采集和分析心脏容积数据.结果 断层超声显像技术联合时间空间相关成像技术与二维胎儿超声心动图诊断胎儿室间隔缺损的准确率分别为96.6%、86.4%,两者比较有统计学差异.(χ~2=3.933,P=0.047,P<0.05).结论 断层超声显像技术联合时间空间相关成像技术可以准确、直观地筛查胎儿室间隔缺损.