基于边缘约束和边缘吸引力场正则化的多目标轮廓提取算法

拓扑自适应模型是一种有效的多目标轮廓提取算法．但在MR脑图像的应用中却遇到了许多问题。针对该模型所存在的问题．提出一种基于边缘约束和边缘吸引力场正则化的多目标轮廓提取算法。算法利用关于目标轮廓的位置信息和区域信息对切片图像的边缘吸引力场进行边缘约束．得到仪包含目标的边缘图．从而减少相邻结构的边缘对曲线收敛的影响。同时，对进行边缘约束之后得到的边缘吸引力场进行正则化处理．扩大轮廓的搜索范围．增强轮廓模型对凹边缘的搜索能力和对断裂边缘正确提取的能力。实验证明．该算法可以快速有效地在MR脑图像中提取目标轮廓。     

基于小波分析与自适应滤波的胎儿心电提取

目的:利用小波分析与自适应滤波算法相结合从母体腹部信号中提取胎儿心电。方法:首先对母体腹部信号和胸部信号做5层平稳小波分解,然后在每层小波系数引入最小均方误差(LMS)算法对应滤波,最后将小波系数重构获得胎儿心电。结果:使用临床数据进行验证,结果表明,基于小波分析与自适应滤波的算法能够识别母体腹部信号中的胎儿心电信号。结论:该方法与LMS算法相比提取效果更好,尤其对母体心电波形与胎儿心电波形重合部分改善明显。另外,该算法计算简单,易于实现,保持了较高的实时性。     

自适应滤波在诱发脑电探测中的应用

用递归最小二乘(RLS)自适应算法和快速横向滤波(FTF)自适应算法对诱发脑电信号(EP)进行自适应滤波处理,从而有效的从测得的脑电信号(EEG)中检测出诱发脑电信号(EP)。通过MATLAB仿真并比较两种滤波方法滤波前后的波形,结果表明文中的方法能够较好的从平稳随机噪声背景中提取诱发电位信号(EP)。FTF由于具有结构简单、精度高、收敛速度快、收敛速度对数据的相关性不敏感等突出优点,滤波效果更满意。     

医学超声图像三域滤波去噪算法

针对视频格式的医学超声图像序列,提出了一种同时利用空间域、灰度域和时间域的相关信息的三域滤波算法。首先对每一帧图像,充分利用空间域和灰度域的相关信息构建自适应邻域,接着进行空间域和灰度域加权滤波,最后利用相邻帧之间的时域相关性进行时域加权滤波。三个域的滤波均采用高斯核函数加权,从而减小了滤波结果对阈值选取的敏感度,提高了算法的稳定性。实验结果表明,三域滤波算法能有效地抑制图像中的噪声,并保留边缘细节,有利于图像的特征提取、识别和分析。     

一种基于RLS-ANC系统的FECG信号提取新方法

本文介绍一种利用递推最小二乘 (RecursiveLeastSquares ,RLS)自适应滤波算法提取胎儿心电(FECG)的新方法。该方法采用非入侵方式从孕妇腹部和胸部获取信息作为主输入和参考输入 ,首次应用多参考输入系统的RLS自适应滤波算法消除母亲心电 (MECG) ,实时提取胎儿心电信号。实验结果表明 ,本方法不但具有良好的提取效果 ,而且对非平稳信号的适应能力强 ,收敛速度快于NLMS(NormalizedLeastMeanSquares)算法。     

选择性冠状动脉造影血管边缘提取算法研究

提出了1种用于选择性冠状动脉造影血管边缘提取的新算法.该算法首先检测血管的路径,然后再沿与血管路径垂直的方向检测血管的边缘.实验证明,血管边缘检测算法在血管交叉、分支较少的冠状动脉造影图像中对血管边缘的提取效果较好.     

MVision图像质量优化算法研究

目的优化MVision协议重建图像的画面质量,提高图像的空间分辨率、软组织对比度,减少图像的噪声信号和"吸盘"伪影。方法采用了平滑滤波、边缘增强、边缘保留和MVision解剖滤波等各种图像优化算法,对MVision协议的原始重建图像进行优化处理,并将通过不同算法处理后的各图像序列进行配准比较。结果经过平滑滤波后的图像与经边缘增强、边缘保留处理后的图像相对比,前者软组织显像更清晰,而后者图像空间分辨率更高,但出现较多噪声信号。同时,结合解剖滤波处理后的图像,其吸盘伪影也基本消失。结论通过有目的性地选用各种MVision协议图像优化算法,可以在不同程度上实现对MVision图像质量的优化。     

MVision图像质量优化算法研究

目的优化MVision协议重建图像的画面质量,提高图像的空间分辨率、软组织对比度,减少图像的噪声信号和”吸盘”伪影。方法采用了平滑滤波、边缘增强、边缘保留和MVision解剖滤波等各种图像优化算法．对MVision协议的原始重建图像进行优化处理,并将通过不同算法处理后的各图像序列进行配准比较。结果经过平滑滤波后的图像与经边缘增强、边缘保留处理后的图像相对比,前者软组织显像更清晰,而后者图像空间分辨率更高,但出现较多噪声信号。同时．结合解剖滤波处理后的图像,其吸盘伪影也基本消失。结论通过有目的性地选用各种MVision协议图像优化算法,可以在不同程度上实现对MVision图像质量的优化。     

一种基于磁敏感加权成像技术的三维脑静脉提取方法

综合考虑静脉的局部灰度特征、全局灰度特征以及管状信息三方面特征的基础上,提出了一种基于血管增强扩散滤波的自适应阈值生长法。该方法先采用血管增强扩散滤波器增强静脉的连续性,从而提高了细微静脉的检出率,并且降低了团块状的顺磁性伪影的干扰：然后采用改进的自适应阈值分割法提取脑部静脉。结果表明．该分割算法较好地解决了团块状的顺磁性伪影干扰的问题．也有利于在脑部SWI图像中提取细小的静脉结构。     

基于磁共振图像的人眼晶状体轮廓特征提取的方法研究

目的：提出人眼晶状体轮廓特征提取的方法。方法：使用基于Perona—Malik模型的平滑算法以及数学形态学方法做预处理，使用Canny算子做边缘检测。结果：有效地提取出晶状体的轮廓。结论：所提出的方法在工程上具有可行性。     

适于图像型微粒检测的自适应滤波新方法

基于其局部灰度直方图,提出了一种新的适用于图像型微粒检测的自适应噪声滤波方法。它由中值滤波和特殊的ＯＳ滤波（即α均值滤波、反α均值滤波）等基本滤波器构成。此滤波器在噪声滤除和图像边缘保持两方面都有较满意的性能,而且能简单快速地实现。文中给出了实验的结果。     

引入轮廓监督的动态规划CT图像肺结节分割算法

目的:提出一种基于轮廓监督的动态规划方法,实现对CT图像肺结节的分割。方法:在基于动态规划的轮廓跟踪过程中,引入轮廓监督机制,对比改进以前常见的算法,减少了周围组织和对比度不足对分割精度的影响。结果:轮廓监督的引入,有效地掩蔽了肺结节周围组织,避免了轮廓偏离。结论:改进的算法提高了肺结节分割准确性,且具有更好的鲁棒性。     

基于改进C-V模型的乳腺肿瘤超声图像分割

提出了一种改进的C-V模型,完全避免了重初始化步骤并简化了初始水平集函数的构造,大大加快了分割速度。针对乳腺肿瘤超声图像灰度分布的特点和C-V模型分段常量的假设,提出了手工勾画粗略边界,再划分子图进行分割的半自动分割流程,不仅提高了分割准确性,同时也进一步提高了分割效率。实验表明,算法能高效准确地从超声乳腺肿瘤图像中提取出肿瘤的边界,为下一步的目标特征提取、分析打下了良好的基础。     

炮兵自适应护耳器的设计

介绍了TI公司定点系列中TM S320VC5416DSP的结构、特性,讨论了利用该芯片基于LM S算法及FX-LM S算法的自适应护耳器的设计原理、语音提取和噪声对消的方案及软硬件实现中需注意的问题。     

基于平稳小波变换的自适应心电信号去噪方法

针对小波变换的阀值去噪在心电信号消噪中的缺陷,提出将平稳小波变换和自适应滤波方法相结合的心电信号消噪方法。平稳小波变换有效地抑制了传统离散正交小波变换易产生Gibbs振荡现象。在高尺度的平稳小波分解系数中引入了自适应滤波,既消除了基线漂移噪声,又较好的保持了心电信号的低频低幅的P波、T波及ST段波的形态。这对于进一步分析心电信号的其他特征信息具有重要作用。     

基于S3C2410的无线胎儿心电监护仪的设计

介绍了一种基于S3C2410和无线通信技术的新型胎儿心电监护仪的设计方案，系统的各个功能模块．并将IIR自适应滤波器与遗传算法相结合．实现了胎儿心电信号（FECG）的无创实时提取．为胎儿先天性疾病，以及胎儿宫内病理情况的诊断提供了科学的依据。     

融合颜色和强度先验信息的几何形变模型在医学图像分割中的应用

研究了一种基于融合颜色和强度先验信息的几何形变模型的医学图像分割算法。首先借助遗传算法．从图像的不同颜色空间中得到对应颜色分量的阈值，然后将这些阈值所代表的先验信息融合到形变模型的进化曲线中．从而得到了改进的基于level set的几何形变模型。采用临床骨髓细胞和乳腺细胞分别进行了实验，结果表明相对于传统的只利用图像梯度信息的形变模型，算法不仅能得到更精确的结果．而且具有更快的运行速度。     

心电信号数字滤波处理方法

本文基于３８６心电系统，给出了一种实时处理心电信号的特定的数字低通滤波器及自适应陷波器的设计方法。该方法将数字低通滤波及自适应滤波结合起来处理心电信号，明显优于以往的整系数平滑滤波及模拟陷波等方法。该方法在８０３８６系统上运行后表明对于抑制高频肌电干扰、变频的工频干扰等具有很好的效果。