基于参考图像的压缩感知磁共振扩散张量成像

基于参考图像的压缩感知磁共振扩散张量成像方法,利用相邻方向的扩散加权图像差异较小的特点,采用压缩感知理论实现快速扩散张量成像,回顾性选取扩散张量图像数据进行实验研究,在采样率为50%的均匀分布辐射线欠采样方式下进行基于参考图像的压缩感知扩散张量图像重建,结果表明重建后的扩散加权图的平均结构相似性（MSSIM）和峰值信噪比（PSNR）分别为0.904±0.044、（37.92±3.89） dB,各向异性分数图的MSSIM和PSNR分别为0.992、41.64 dB。因此,该方法在保证重建图像质量的前提下,可显著缩短数据采集时间,减少由于时间过长引起的图像伪影等问题。     

基于局部与非局部医学图像降噪技术的研究进展

医学图像对临床诊断具有重要的参考价值,为了获得高质量的医学图像,达到清晰辨识病理区域特征的目的,降噪技术成为重要的研究领域。首先,简要介绍医用设备成像原理及产生的噪声类型。然后,以局部、非局部为分类阐述几种常用的降噪方法,重点介绍非局部均值滤波算法的原理、优缺点、改进方式及应用范围。最后,总结上述降噪技术存在的主要问题,展望今后的研究方向,非局部与局部滤波技术结合运用可能为一种通用的医学图像降噪技术带来新思路。     

参考制导的压缩感知快速磁共振重建方法

磁共振成像相比于CT以及Ultrasound等手段,具有无辐射损害、较高软组织分辨力以及多方位成像的优势,但耗时的数据采集过程,一直是限制其广泛应用的主要瓶颈。压缩感知技术旨在通过少量非相干性采样数据较大概率地实现原始图像的快速精确重建。本文提出一种的基于参考制导的压缩感知快速磁共振重建方法,该方法基于预先采集的参考图像信号强度分布以及梯度方向信息,给出两种新的稀疏约束,以便进一步提升重建质量,尤其是在边缘区域。作者通过参数成像以及多对比度扫描数据实验,验证了所提方法在图像伪影抑制以及边缘恢复方面的优良性能。     

基于压缩感知的医学图像重建方法

压缩感知理论广泛应用于信号和图像处理当中,该文分别利用三种基于压缩感知的重构算法,即凸优化算法中的基追踪算法、贪婪算法中的正交匹配追踪和分段正交匹配追踪算法,在采用小波变换实现稀疏表达的基础上,比较其二维图像重构效果。实验结果表明,借助压缩感知理论,能借助少量的稀疏系数,来精确重构出原始图像,图像质量与原始图像差异不大。因此,基于压缩感知的医学图像重建方法,在医学图像处理领域,具有十分重要的理论意义和临床应用价值。     

磁共振部分K空间重建算法

磁共振成像（MRI）是必要的获取临床图像的影像学方法之一,但是它获取数据过程缓慢使得成像时间过长。目前提出了许多高效的成像算法来降低磁共振的成像时间,如半傅里叶成像和压缩感知MRI等。半傅里叶成像仅采用多于一半的K空间数据进行图像重建,不仅提高了MRI的成像速度,而且降低了运动伪影,是有效的部分K空间重建技术之一。基于压缩感知理论的MRI仅采用25%~30%的K空间数据就能重建出MRI图像,与其它成像技术相比,可在相同的扫描时间内获得更高质量的MRI图像,也可在相同的空间分辨率下加速成像。本文综述几种半傅里叶成像算法的原理,也阐述了压缩感知理论与MRI相结合的原理,包括MR图像的稀疏表示、K空间的采样轨迹设计、重建算法的选择等。     

基于压缩感知的CT重建算法的研究现状

压缩感知理论是一种新兴的信号获取与处理理论,通过减少信号重建所需的数据以缩短信号采样时间,减少计算量,并在一定程度上保持原有图像的重建质量,由此可以解决在CT重建中还普遍存在的清晰度不够高、线性度不够好和有噪声伪影干扰等问题。由于该理论的这些显著优点,使其在CT成像领域引起了广泛关注,取得了很大进展。本文对近几年压缩感知应用于CT重建的研究方法和成果进行归纳和分析,其中包括传统统计迭代算法与压缩感知理论相结合方法的分析,先验图像约束与压缩感知理论相结合方法的分析以及字典学习的发展历程分析。最后,对该研究领域的发展进行了展望。     

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.     

基于最佳截断嵌入码块编码和离散小波变换的医学图像复合压缩算法

根据医学图像信息相对集中的特点,提出了一种基于最佳截断嵌入码块编码和离散小波变换的医学图像任意形状感兴趣区域复合压缩方法,通过对图像感兴趣区域和背景区采用不同的编码方式,提高了医学图像压缩比,并确保了医学图像感兴趣区域的高质量重建。实验表明:该方法在重建图像质量和压缩比方面均达到了较好的性能。     

局部全变分卡通纹理分解医学影像滤波

针对直接采用全局滤波方法会模糊图像的边缘,丢失重要纹理信息的弊端,提出一种基于快速变分卡通纹理分解的非局部正则化滤波方法。首先将非线性局部全变分作为图像分解的指示函数,分离图像的卡通结构分量和纹理震荡分量;其次根据震荡分量极强的重复性及结构方向性,结合具有较好方向选择性以及块相似匹配性的非局部梯度正则项,利用分裂Bregman方法求解震荡分量的非局部全变分极小化问题;最后将分解得到的卡通分量与去除噪声的震荡分量进行加权合成,得到复原图像。实验结果表明该算法对有精细结构和纹理的医学图像具有更佳的恢复效果,可以有效地应用于临床诊断以及后续分割。     

用于荧光分子断层成像的小动物躯干部分三维表面轮廓重建研究

目的:基于CCD的荧光分子断层成像(FMT)近年来取得了快速发展,非接触式荧光分子断层成像技术(FMT)需要获取成像对象的三维表面轮廓,用于荧光团浓度重建的前向模型.方法:提出一种在白光条件下基于反投影法的三维轮廓提取方法,在获取360°的CCD照片后,滤波反投影重建断层,经过相应的图像平滑处理,得到轮廓边界,校准后重建出表面轮廓.结果:仿体实验和小动物实验结果表明,该方法具有毫米量级的重建精度.结论:该方法能够很好地重建躯干部分表面三维轮廓,较其他表面轮廓提取方法简单、实用,而且能够顺利地结合到荧光成像的工作流程中去,不需要单独成像,保证了整个成像过程的连续性.