阈值法在肝包虫病CT图像分割中的应用

目的 探讨阈值法在肝包虫病CT图像分割中的应用价值.方法 选择20张患有肝包虫病的病患CT图像,对CT图像进行归一化预处理,然后对其进行阈值法分割.结果 成功分割17 张,分割失败3张,分割成功率为85%,过度分割和漏分割情况较少,分割的结果 图像比较清晰饱满,光滑连通性好,基本没有线条缺损的现象.结论 阈值法适合肝包虫病CT图像的分割,基本能达到比较准确的判断.能很好地帮助肝包虫病CT图像的纹理特征、形状特征及其他特征的提取,较理想地将目标与背景分开来实现分割.     

一种用于纤维增强复合材料微观结构图像的阈值分割算法

提出了一种新的阈值分割方法,将原始图像划分为子图像,计算子图像变化统计分布矩阵及平均加权信息熵能量占总信息熵能量和的比例,判断子图像内是否含有目标纤维.提出一种改进的Otsu阙值分割算法对含有目标的子图像进行分割.实验证明:该方法适用于目标稀疏且对比度低、亮度分布不均匀的图像,应用在纤维增强复合材料微观结构图像阈值分割中,能较好抑制图像中的噪声,在不破坏纤维完整性的同时获得较满意的分割结果.     

基于PET/CT图像的自适应阈值分割算法

目的 提取PET图像梯度信息,得到满足肿瘤生物靶区准确分割的自适应阈值,提高图像分割的准确性.方法 本文通过对PET图像的数据进行分析,取标准摄取值(Standardized Uptake Value,SUV)最大的点作为肿瘤区域的中心点,再取其八个方向的SUV值,结合图像处理算法中二次偏导数能够反映图像边界信息的特点...     

基于互信息的医学图像精细分割

本文提出一种基于互信息的医学图像精细分割算法。该方法在图像直方图基础上,模拟形态学流域概念,提出一种水面下降法,对直方图进行划分,并将原图像与分割后图像的互信息作为分割测度,寻求最优直方图划分,完成图像分割。医学图像分割实验证明,该方法可完成复杂图像的精细分割,对噪声不敏感,具有较好的分割效果,可应用于TPS系统中重要器官及病变组织分割。     

下颌骨CT三维重建中阈值分割的改进及应用

目的 对下颌胃CT三维重建中阈值分割方法的不足进行改进,比较改进后的方法与传统方法在下颌骨图像分割中的差别。方法 将12例健康志愿者下颌骨CT数据导入Mimics 10.01,分别用改进方法和传统方法进行图像分割。改进方法首先使用较窄的阈值范围（调节阈值上、下限值至能分离出下颌骨的最宽阈值）进行分割,然后利用膨胀运算弥补因阈值范围过窄造成的边界信息损失,得到一个近似分割结果,再结合逻辑运算及区域生长工具,得到精确的分割结果。测量两种方法分割所花时间的平均值,并用Geomagic Studio 11.0比较其重建后结果间的差异。结果 改进后的方法成功率为91.67%（11/12）;分割时间为（319.7±125.3） s,小于传统方法的分割时间〔（1 261.3±427.3） s,P<0.05〕。以传统方法重建结果作为参照目标,改进后方法朝外的偏差为（0.066±0.011） mm,朝内的偏差为（0.070±0.008） mm,误差远小于肉眼分辨距离。能分离出下颌骨的最宽阈值范围下限为（507.72±100.31） HU,上限为（1 133.33±47.57） HU。结论 本研究提出的阈值分割改进方法能明显提高阈值分割方法分割下颌骨的效率。     

基于灰度形态学的牙齿图像分割方法

目的: 针对口腔内窥镜拍摄的口腔牙齿图像特点,提出了一种简单有效的分割方法?方法:首先利用灰度形态学中的开启操作除去牙齿图像中的“亮片”背景;再通过中值滤波除去图像中的噪声;最后根据图像灰度设置的阈值对图像进行分割,并检测出图像的边缘和特征点?结果:该方法能够有效地把牙齿从图像中分割出来,利用边缘获取的特征点能够为后期牙齿的三维重建提供有效的参数?结论:基于灰度形态学的牙齿图像分割法可以有效地把牙齿从图像中分割出来?     

医学图像分割技术及其进展

医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割技术的发展不仅影响到医学图像处理中其它相关技术的发展，如可视化、3D重建、不同模式医学图像的配准和融合等，而且在生物医学图像的分析中也占有极其重要的地位。近年来，由于一些新兴学科在医学图像处理中的应用，医学图像分割技术取得了显著的进展。本文对近年来的医学图像分割技术、发展趋势、研究热点及其医学图像分割的评价等问题进行了综述和讨论。     

医学图像的分割技术及其新进展

近几年，计算机断层成像（Computed Tomography，CT），核磁共振成像（MagneticResonance Image，MRI），超声成像（ultrasoundimage，USI）等医学成像技术已经广泛应用在医疗的诊断、术前计划、术后监测等各个环节中，其目的是全面而精确地获得病人的各种数据，为诊断、治疗计划、手术和术后评估提供正确的数字信息。只有把感兴趣的目标从图像的复杂景物中提取出来，才有可能进一步对它们进行定量分析或者识别。目前，医学图像分割主要以各种细胞、组织与器官的图像来作为处理的对象或内容。图像分割是根据某种均匀性或一致性原则将图像分成若干个有意义的部分，使得每一部分都符合某种一致性的要求。     

三维肝脏CT图像中的血管分割

为了更好的了解血管生理形态,常需要从医学图像中分割出血管。采用传统的单阈值区域生长算法进行血管分割。如果选取的阈值太高可能导致血管末梢的丢失,而如果选取的阈值太低则可能会导致一些不属于血管的点被生长到血管区域中。因此,提出了一种基于Ordered Region Growing（ORG）算法的双阈值区域生长算法来克服这个缺点,实验证明这种算法能够获得较好的血管分割效果。     

基于耗散结构的改进遗传算法求取红外图像二维阈值

在二维阈值化分割算法的基础上，提出了一种新的改进分割算法运算效率的遗传算法，在对耗散系统理论研究的基础上，将简单遗传法与耗散结构相结合，构成一种新的算法，并对该算法求解红外图像二维阈值问题进行了仿真研究。仿真计算结果表明：用这种方法求解红外图像二维阈值分割问题，计算效率大大提高，而且求解性能较简单遗传算法有很大的改善。     

基于数学形态学的脑组织图像自动分割

脑组织图像的分割对临床诊断是十分有意义的。本文所用数学形态学算子可以自动、合理地实现脑组织分割。此外还对序列分割区域进行了重建,在临床诊断中,有助于理解和分析。     

利用知识库实现对心脏MR图像的自动分割

目的 研究如何实现对心脏ＭＲ图像的自动化分割问题。方法　通过对图像特征参数的训练,从而有效提取和利 用先验知识。结果　实现对心脏ＭＲ图像的自动化分割。结论　通过提取和利用心脏ＭＲ图像的先验知识,能够很好地 实现心脏分割算法的自动化。     

一种基于图割的交互式脑膜瘤核磁共振图像分割方法

摘要：为实现脑膜瘤核磁共振（MR）图像的精确分割,本文提出了一种新的基于图割的交互式图像分割算法。该方法首先
提取高维图像特征,然后利用加权KNN（K-Nearest Neighbor）分类器估计待分类像素属于肿瘤与背景区域的概率,并构造
新的能量函数;最后采用图割优化方法对能量函数优化求解。对脑膜瘤MR图像的分割实验表明,本方法较基于灰度信
息的图割方法在精度上有明显提高。     

ITK在肺CT图像分割中的应用探讨

目的探讨ITK在肺CT图像分割中的应用,尝试将其用于肺结节的计算机辅助检测。方法分别应用ITK中的连接域值等图像分割算法对肺CT图像进行分割,并对结果进行比较。结果不同的分割算法处理结果不尽一致,表明图像分割是图像处理中的难点之一。结论肺CT图像的分割非常困难,ITK提供的诸多算法中,Connected Threshold Image Filter算法对肺分割效果较好。     

多排螺旋CT 图像半自动分割技术对北方健康 人群腹部脂肪分布的综合分析

目的 应用多排螺旋CT（MSCT）评价健康北方人腹部脂肪分布情况,并分析其与年龄和腰围（WC） 的相关性。方法 应用MSCT 图像半自动分割技术测量287 例健康北方人脐平面的腹腔内脂肪面积（VA）、腹 壁皮下脂肪面积（SA）、VA/（VA+SA）、腰围（WC）,将所有人按不同年龄和性别分组,并进行统计分析。 结果 男性VA 高于女性（P <0.05）,女性SA 高于男性（P <0.05）。男性VA、女性VA、女性VA/VA+SA 随年 龄增长而增长（P <0.05）,男性VA/VA+SA 在60 岁前随年龄增长而增长（P <0.05）,但主要是20 ～ 40 岁组, 与其他各组差异有统计学意义（P <0.05）。男性和女性VA 与WC、年龄均呈正相关（P <0.05）;男性和女性 SA 与WC 均呈正相关（P <0.05）,与年龄均不相关（P >0.05）。结论 MSCT 图像半自动分割技术测量腹部脂 肪含量可行;北方人群腹部脂肪分布在不同年龄、性别组中存在差异,腹部脂肪含量与年龄和WC 存在一定 相关。     

眼底图像硬渗出物的分割算法:基于区域分类引导的小波Y-Net的EX分割

目的 为消除视盘在硬渗出物(EX)分割过程中带来的影响提出了基于区域分类引导的小波Y-Net网络的EX分割算法。方法 该网络为端到端的眼底图像EX分割网络,通过区域分类引导EX分割联合实现了视盘区域检测和EX分割,有效地降低了视盘对EX分割的干扰。为了避免因下采样操作产生信息损失而导致微小EX区域分割失效的问题,该网络进一步引入了离散小波变换（DWT）和离散小波逆变换（IDWT）取代传统的池化下采样和上采样操作。同时,采用了基于残差连接的Inception模块获取多尺度特征。所提出的算法在IDRiD、e-ophtha EX数据库上进行训练和测试,并进行像素级评估。结果 区域分类引导的小波Y-Net网络在IDRiD、e-ophtha EX数据库上分别获得0.9858、0.9938的准确率以及0.9880、0.9986的受试者工作特征曲线下面积（AUC）。结论 本文提出的方法能够有效地规避视盘的影响,保留图像细节信息,提升EX的分割效果。     

肝脏相对回声强度在脂肪肝超声诊断中的价值

目的 为脂肪肝的超声诊断提供一个量化标准.方法 用直方图分析了61例正常肝脏和56例脂肪肝的肝实质平均灰度值(LPCS)和肝静平均灰度值(HVGS),并用下面公式计算肝脏相对回声强度(REI),REI=(HVGS/LPGS)·100.结果 脂肪肝和正常肝脏的REl分别为61.26±6.44和35.72±5.31,脂肪肝的REI明显高于正常肝脏组(P＜0.001).结论 REI是鉴别脂肪肝和正常肝脏的可靠量化指标,REI＞46.13可作为诊断脂肪肝的参考值.     

An image processing application for the localization and segmentation of lymphoblast cell using peripheral blood images

An important preliminary step in the diagnosis of leukemia is the visual examination of the patient’s peripheral blood smear under the microscope. Morphological changes in the white blood cells can be an indicator of the nature and severity of the disease. Manual techniques are labor intensive, slow, error prone and costly. A computerized system can be used as a supportive tool for the specialist in order to enhance and accelerate the morphological analysis process. This research present a new method that integrates color features with the morphological reconstruction to localize and isolate lymphoblast cells from a microscope image that contains many cells. The localization and segmentation are conducted using a proposed method that consists of an integration of several digital image processing techniques. 180 microscopic blood images were tested, and the proposed framework managed to obtain 100% accuracy for the localization of the lymphoblast cells and separate it from the image scene. The results obtained indicate that the proposed method can be safely used for the purpose of lymphoblast cells localization and segmentation and subsequently, aiding the diagnosis of leukemia.     

糖尿病人听阈分析

木文对33名糖尿病患者和30名正常对照进行听阈检查。所有受试者年龄均小于60岁,并排除耳部疾病及其他代谢疾病。病人按年龄、病程及并发症等分组。结果显示:(1)糖尿病患者听阈高于正常对照;(2)糖尿病患者>50岁组与≤50岁组间听阈有显著差异;(3)糖尿病病程与听力减退无关;(4)有并发症患者听力减退发生率高于无并发症患者;(5)伴有高血压的患者与无并发症患者相比听阈有显著差异;(6)高血脂与听力减退无关。