医学断层图象的立体切割算法

采用计算机图形学和图象处理技术对图像三维信息的提取和三维显示可以帮助医务人员模拟治疗和技术过程，提高医疗诊断的准确性和科学性。立体图像切割作为三维图象显示的一种有用的方式，可以提供剖面信息，便于诊断。我们提出了一种在断层图象与剖面相交后的轮廓计算以及剖面图象插值的方法，结果表明，可以得到很好的切割效果。     

从断层图象重建人体脏器的三维结构

本文采用体素表示的表面显示法对连续断层图象进行三维重建及显示。通过提取物体的表面信息,减少数据量,从而提高运算速度;并用体素的面来表示脏器表面,使重建后的立体表面较接近物体真实的表面。此外,本文还将分段映射的局部配准法引入医学图象的三维重建与显示领域,较好地解决了连续切片的图象配准问题。文中列出了用CT断层图象与解剖切片图象作三维重建的若干实例。     

上肢断层连续立体标本的制作方法

随着显微外科、CT和MRI等技术在临床上的广泛应用,要求解剖学提供与之相适应的实物标本,以满足临床诊断和治疗的需要.现有的断面解剖图谱,均是用平面图来展示各结构的位置、形态和相互毗邻关系,使学生和临床医生很难建立起实物结构的连续立体概念.因此,作者设计了四肢断层连续立体标本,现将上肢标本的制作方法简述如下:1 选材选用经10%福尔马林固定半年以内、动脉内灌注红色乳胶液的成年尸体,灌注时,应将肢体置于解剖学位置.在近躯干处切断上肢,注意保留有关节的完整性.     

Fusion of Medical Images 医学图象融合技术简介

医学影象工程不断发展，出现很多先进的成象设备，有力地支持了医学诊断和治疗。而以计算机技术为基础的成象后处理技术进一步提高了诊疗的可靠性。本文着重介绍了多模式医学图象融合的技术内容和应用     

探讨SPECT断层图象重建的滤波函数推算方法

目的　探讨SPECT断层图象重建的滤波函数推算方法 .方法　通过不同实验模型在不同条件下进行断层显像 ,采用不同条件重建图像 ,分析SPECT采集信息量、处理因素等多种因素与断层重建参数的关系 .结果　在断层图象每帧采集计数量、放大倍数、象素大小、靶面积象素值、靶面积平方厘米值、单位象素的计数、每平方厘米的计数、靶总计数及最大计数等因素中 ,仅有单位象素计数 (KCp)变量与截止频率 (Fc)有显著直接相关关系 (p <0 .0 1) ,其它因素与Fc的关系均为简单相关关系 .回归方程为 :Fc =0 .14 0 .5×KCp ,两者的相关系数为 0 .99(p <0 .0 0 1) .根据据回归方程推算截止频率初步应用于临床 ,图像结果满意 .结论　根据断层图像象素计数可粗略推算图像重建的截止频率     

探讨SPECT断层图象重建的滤波函数推算方法

目的探讨SPECT断层图象重建的滤波函数推算方法.方法通过不同实验模型在不同条件下进行断层显像,采用不同条件重建图像,分析SPECT采集信息量、处理因素等多种因素与断层重建参数的关系.结果在断层图象每帧采集计数量、放大倍数、象素大小、靶面积象素值、靶面积平方厘米值、单位象素的计数、每平方厘米的计数、靶总计数及最大计数等因素中,仅有单位象素计数(KCp)变量与截止频率(Fc)有显著直接相关关系(p<0.01),其它因素与Fc的关系均为简单相关关系.回归方程为:Fc=0.14+0.5×KCp ,两者的相关系数为0.99(p＜0.001).根据据回归方程推算截止频率初步应用于临床,图像结果满意.结论根据断层图像象素计数可粗略推算图像重建的截止频率.     

医学图象匹配的遗传算法方法

本文用变形轮廓线的方法实现医学图象匹配过程中的对应标记点问题,并用遗传算法进行最佳匹配结果的搜索。遗传算法用变形轮廓的能量函数作为适应度函数,并通过动态映射方法实现搜索空间尺度的自适应变化。实验结果表明,本文的方法能有效地用于建立医学图谱和图象之间的一一对应关系,是对以往人工交互标注方法的重要改进。     

组织等量面切割显示新算法

现有的组织等量的切割显示方法,在数据量较大时,需要大量的计算时间,不利于实时交互,本文提出了一种新的组织等量面切割显示算法,新算法通过采用区域划分和增量计算等技术,大大加速了组织等量面的切割显示速度,尤其是在数据量很大的情形下,新算法更利于适时交互。     

基于GPU的医学图像快速体切割算法

目的:在体绘制过程中,有许多重要的、医生感兴趣的细节信息隐藏在数据场内部,在进行显示时,这部分信息很容易被其他组织或器官遮挡,无法显示在重建图像中,为了给医生提供全面、直观和准确的诊断信息,本文提出了一种基于GPU加速的体切割算法。方法:通过将切割算法和基于GPU的光线投射算法结合,实现体数据的快速切割。本文在基于GPU加速的医学图像快速体绘制的基础上,将剖面的空间信息传入着色器,然后通过比较体数据的空间坐标与剖面位置的关系来决定体数据的取舍。该方法不同于以往基于深度模板信息的体切割,在定义好切割平面后,可从任意角度对保留下来的有效体数据的重建结果进行观察。结果:该方法能够精确地按照用户定义的形状对体数据进行切割,并且由于使用了硬件的加速功能,该方法可以达到实时交互的速度。结论:该方法能够满足医学影像可视化的实时交互要求,在手术模拟等临床技术中有广泛应用。     

医学图象的边界处理

医学图象质量的好坏直接影响医务人员对疾病的诊断与治疗。由于有时候医学图象的边界不清晰，甚至很模糊，人眼难以判断，因此需要一种特殊的算法来实现边界点的检测，边界点检测的方法很多，作者讨论用微分法借助于计算机来处理医学图象的边界问题。利用微分运算获得的梯度算子。根据区域边界处灰度呈现不连续的特点，通过对图象函数ｆ（ｘ，ｒ）（灰度特性函数）进行必要的运算，来达到检测边界元素的目的，进而实现边界点的连接，     

一种用于医学图像配准的图像外边界的提取方法

医学图像配准是医学图像融合的第一步,而基于图像边界的配准方法对刚性物体图像（如人头颅骨的CT、MRI图像）来讲是一种较好的配准方法。本文给出了一种医学图像外边界的提取方法,它能够快速、准确地提取出CT、MRI等图像的外边界,为用边界法进行图像配准提供了保证。     

基于形变模型的医学图像分割算法研究

结合形变模型和模糊C-均值（FCM）分割技术，提出了一种基于形变模型的医学图像解剖结构轮廓分割方法，在FCM分类的基础上，利用成员隶属函数定义一种模糊约束力并附加于形变模型的外部约束力中．在该种复合外部约束作用下，使形变模型能更好地收缩于解剖结构的轮廓。图像实验结果表明该方法的有效性和可行性。     

一种快速斜截面医学图像重建算法

提出了一种基于矢量旋转的快速任意截面医学图像重建方法.算法采用矢量方程描述成像截平面,通过两步计算,把成像截平面法矢量的方向数换算为相对于空间参照系三个坐标轴的旋转量,从而将定解问题转化为求不定解的一个特解.算法的优点是避免直接求解方程,直接计算截平面与三维图像场之间点坐标的转换关系.计算仅涉及成像截平面法矢量的方向数,计算量小,易于对人机交互的描述,便于接口软件开发.实验结果表明,算法速度快,实用性强.     

基于边界特征的乳腺肿瘤超声图像识别

通过对乳腺肿瘤边界特征的分析，得到边界的特征量似圆度，面积比率，长宽比组成的特征矢量，最后用反向传播人工神经网络（BP）的算法对经病理证实的119幅乳腺良、恶性肿块超声图像进行分类识别。BP神经网络对良、恶性肿瘤正确识别率分别为89．7％、73．5N。量化后的乳腺超声图像肿瘤轮廓特征结合BP神经网络可以比较有效的用于肿瘤的良、恶性识别。     

Automated Contour Detection for Intravascular Ultrasound Image Sequences Based on Fast Active Contour Algorithm

INTRODUCTIONCoronary angiography has been the traditional method for assessing the coronary heart diseases inthe past several decades.It records the outline of vessels by X-rays projection technique but can onlyprovide limited information about the arterial wall morphology and geometry.Therefore it may cause cli-nicians to make mistaken estimations or diagnoses.Nowadays,intravascular ultrasound(IVUS)is be-coming wildly applied into the diagnosis of coronary heart diseases and interventi…     

一种基于图像形态尺度变化的矢/冠状面图像重建算法

为了得到高质量的矢/冠状面(Sagittal/Coronal)重建图像,提出一种基于图像形态尺度变化的插值重建算法.对整型B样条曲面引入控制点权重,并将权重作为图像值的函数,利用B样条曲面的局部支撑性,由图像值对插值曲面的局部形状进行控制.该算法充分考虑了断层间解剖组织分布形态尺度变化的因素,因此计算精度高,插值图像具有较高的保形性,断层间插值层的过度连续性为C(n)(n>1).     

基于互信息的医学图像配准实验

基于互信息的配准方法，包括互信息和归一化互信息方法，是目前医学图像配准中无创、自动且精度很高的一种方法。已经被广泛应用。但是在其目标函数中存在着一定程度的幅值振荡现象。特别是在单模态图像配准中。我们研究发现，产生这种振荡的原因除了插值赝像外，还有由配准过程中图像重叠部分发生变化而引起的熵的变化不确定性。由插值赝像所带来的振荡基本上可以被消除掉；由熵的变化不确定性所带来的振荡很难被消除，但是这种振荡作用在归一化互信息中影响不大。归一化互信息比互信息具有更高的稳健性，适合于更广的应用范围。     

医学图像分割中的主动轮廓模型研究现状

主动轮廓模型具有强大的先验知识引入能力,非常适合解决复杂医学图像分割问题。本文介绍了两种主动轮廓模型的基本原理及其相互关系,详细综述了模型的几个重要改进措施,包括曲线的表示方式、基于梯度的ACM、基于区域的ACM,以及结合先验形状的ACM,并讨论了医学图像分割中的主要应用实例,最后展望了模型今后的研究方向。     

基于模糊空间的骨膜显微图像识别

医学图像的目标描述往往是带有模糊性的。随着计算技术的发展,模糊逻辑理论渐被引入医学图像处理的理论研究和实际应用中。而采色医学图像和灰度图像具有不同的空间表达和模糊描述方式,其分析处理方法也有区别。我们阐述了一种基于模糊空间的彩色色骨膜显微图像识别,提出用模糊算法进行彩色图像增强、特征撮和自动分割,完成了对骨膜显微图像中的骨细胞的分割过程。通过对多幅实际采集的彩色图像进行处理,实验结果结果表明是一种     

基于剪切波变换的医学图像融合算法

剪切波变换是一种新颖的多尺度几何分析工具,具有多分辨率、多方向性、效率较高等优点,比小波变换、曲波变换、轮廓波变换等图像表示方法有独特有的优势.基于剪切波变换提出一种医学图像融合算法,先将原始图像通过剪切波变换分解为低频子带图像和高频方向子带图像,然后采用非负矩阵分解方法融合低频子带系数,再通过深入研究人类视觉系统的特性提出最大视觉能量对比度方法,利用局部对比度和局部区域的能量和进行高频方向子带系数的融合,最后通过剪切波逆变换得到融合图像.两组实验均显示所提出的融合方法在与其余3种融合方法的比较中,采用的5项客观评价指标均有4项指标达到最优值,证明所提出的方法获取的融合图像效果最好.