小波变换医学DICOM图像压缩的研究

目的　利用小波变换实现对医学DICOM图像压缩。方法　分析小波变换技术特点及医学DICOM标准的数据结构 ,确定DICOM图像压缩的小波变换算法及编码方法。结果　用VC 实现基于小波技术的DICOM图像压缩。结论　该方法具备无损压缩、低比特速率有损压缩及渐进传输的优点 ,对我国远程医学和图像建档及通信系统的发展具有深远的意义     

医学图像的零树小波编码

背景:医学数字图像必须是高质量的、高分辨率,所以数据量很大,如此巨大的数据量不利于图像存档与传输系统的运行和数字化医院、远程医疗的实现.因此,图像压缩成为图像存档与传输系统要解决的重要问题.目的:分析零树小波变编码算法原理并编程实现对医学数字图像的压缩,使之能够满足医学图像的传输和诊断要求.方法:应用嵌入式零树小波编码算法,探讨小波基和小波变换层数的选择,编程实现对医学数字图像的压缩.结果与结论:选择双正交小波基对医学图像进行4层小波变换实现压缩,获得了较高的峰值信噪比,取得了较好的压缩效果.     

用提升格式CDF9/7小波变换和零树编码算法对X线医学图像压缩性能的研究

目的研究提升格式的CDF9/7小波变换和零树编码对X线医学图像的压缩性能.方法分别用基于提升格式CDF9/7小波变换的压缩方法和JPEG标准对X线医学图像进行压缩,包括乳腺钼靶图像、计算机摄影图像和计算机断层图像,压缩比从 3:1到40:1.用主观和客观方法评价压缩图像质量.结果与JPEG标准相比,本文的方法能够获得更好的图像质量和更高的压缩比;与基于Mallat算法的常规CDF9/7小波变换编码相比,提升格式的CDF9/7小波变换和零树编码可减少图像压缩的计算时间.结论本文提出的基于提升格式的CDF9/7小波变换和零树编码的医学图像压缩方法,可满足X线医学图像存储和传输的要求,并符合DICOM 3.0支持的最新的JPEG 2000图像压缩标准.     

基于小波极大模值信息的医学图像去噪方法

目的 利用小波变换进行医学图像去噪.方法 通过分析二进小波变换下小波极大模值的特点,即信号的极大模值往往会大于噪声的极大模值,而且噪声的极大模值会随着尺度增大而急剧减少,信号的极大模值却改变很小,由此构造了更有效的去噪准则,即根据不同尺度上的极大模值信息,选择不同的域值来滤除噪声.结果 应用该方法进行医学图像去噪,能保持较高的峰值信噪比、图像细节和边缘特征以及图像清晰度.结论 基于小波极大模值信息的去噪方法能有效地降低医学图像中的噪声.     

基于小波变换的PET/CT图像融合算法研究进展

随着图像融合技术在影像学领域的不断发展,越来越多新的影像技术及成像设备出现。PET/CT将PET和CT两种模态的医学图像进行融合,优势互补,提高了医师诊断疾病的效率及准确率。小波变换在医学图像融合中有重要作用,基于小波变换的算法使融合后图像的细节更加清晰而易于诊断,已成为近年来医学图像融合领域中研究的重点。本文对基于小波变换的PET/CT图像融合算法的研究进展进行综述。     

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。     

轮廓波及曲波和小波变换用于显微图像消噪的比较

背景:小波变换只能反映信号的零维奇异性,无法最优表示图像中的线奇异;而且小波变换只存在3个方向,这些都显著影响了它在图像处理领域的应用效果.针对小波变换的缺点,多尺度几何分析理论正在逐步发展,轮廓波变换和曲波变换就是其中的典型代表.目的:定性、定量地比较轮廓波、曲波和小波变换在图像消噪处理中的效果.方法:在简要介绍3种变换基本原理的基础上,比较它们在图像消噪领域的应用,以均方误差和峰值信噪比作为定量指标评价消噪效果,并将其应用于显微镜图像的消噪处理.结果与结论:综合定量评价指标和人眼视觉感受,曲波变换的消噪结果最佳,轮廓波变换效果次之,小波变换效果则不够理想.     

基于离散小波变换的fMRI数据特征提取

目的 设计一种灵敏度高且处理速度快的fMRI数据小波分析方法.方法 先用离散小波变换和频谱分析确定有用信号存在的小波分解尺度,也即特征尺度;再对实验数据进行离散小波分解,重构时将非特征尺度里的小波系数设置为0;再以相关分析对小波重构信号进行激活检测.结果 对视觉数据的分析结果显示,新方法的灵敏度与基于平稳小波变换、SPM2方法相当,而优于基于提升小波变换的方法;新方法的处理速度与基于提升小波变换的方法相当,但较平稳小波变换方法有较大提高.结论 本文为fMRI数据提供了一种更为灵敏且快速的小波分析方法,更为实用.     

基于提升小波变换的功能MRI数据分析

目的 构建一种快速的fMRI数据小波分析方法.方法 用提升小波变换代替平稳小波变换分解fMRI数据,以分离其实验响应信号和干扰信号,再由频谱分析识别实验响应信号所在的小波尺度,并只对实验响应信号所在的小波尺度进行重构,最后对重构信号进行相关分析来检测激活.结果 分析视觉实验数据显示,在显著性水平为α＜10-6时,本文基于提升小波变换的方法比未去噪的相关分析方法更灵敏,而消耗时间比基于平稳小波变换的方法大幅度减少.同时本文方法只需24个数据点即可进行小波重构,而基于平稳小波变换的方法则需要256个数据点.结论 本文为fMRI数据提出了一种既能快速分析又能有效压缩的小波分析方法.     

基于各向异性扩散和小波变换的磁共振图像降噪和增强方法

降噪是医学图像处理中一个非常重要的问题,传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像的边缘,各向异性扩散滤波在降低图像噪声的同时能够使图像的边缘得到保持.利用小波变换可以对图像进行多尺度分解,使我们可以在不同尺度上对图像进行处理.本文利用各向异性扩散滤波对MRI图像进行降噪,然后利用平稳小波变换对图像进行增强处理.实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时能够增强图像的细节,有效地提高了图像的质量.     

重视临床医学与功能影像学的结合

近年来医学模式和观念发生了很大转变 ,疾病的特征化诊断、个体化治疗计划、预后预测和循证医学等引起越来越广泛的重视。为提高临床实践的水平、提高服务质量、完成医学服务于社会的任务 ,有必要更好地利用功能影像技术 ,如核医学、超声、CT和磁共振等。本文对功能影像在临床医学结合的有关方面进行了初步讨论。     

Wavelet variance components in image space for spatiotemporal neuroimaging data

Neuroimaging studies place great emphasis on not only the estimation but also the standard error estimates of underlying parameters derived from a temporal model. This allows inferences to be made about the signal estimates and resulting conclusions to be drawn about the underlying data. It can often be advantageous to interrogate temporal models after spatial transformation of the data into the wavelet domain. Wavelet bases provide a multiresolution decomposition of the spatial data dimension and an ensuing reduction in spatial correlation. However, widespread acceptance of these wavelet techniques has been hampered by the limited ability to reconstruct both parametric and error estimates into the image domain after analysis of temporal models in the wavelet domain. This paper introduces a derivation and a fast implementation of a method for the calculation of the variance of the parametric images obtained from wavelet filters. The technique is proposed for a class of estimators that have been shown to be useful in neuroimaging studies. The techniques are demonstrated for both functional magnetic resonance imaging (fMRI) and positron emission tomography (PET) data sets.     

超声医学年轻医生教育培训亟待转型和加强

随着超声医学的飞速发展和就诊模式的改变,以及无创伤性、可重复性等优势,临床医生及患者对超声的需求急剧增加,超声检查已成为临床常规检查方法之一。但是超声医生培养模式已远远跟不上时代需要,因此迫切需要转型和加强。本文根据多年来培养研究生、住院医生、社区医生的经验和教训,以及本院关于住院医师医学影像专业培训计划,制定超声医生超声医学科一、三、五年轮转规划,实施以年轻超声医师为中心的超声医学人才培养模式。     

严重急性呼吸综合征的胸部CR检查与病变分析

目的 分析严重急性呼吸综合征(SARS)在胸部CR上的影像特点。方法 对经临床确诊的8例SARS的胸部CR影像与相应临床材料进行分析。结果 多数肺部病变出现早于呼吸道疾病临床症状；肺部病变的变化与临床的关系无明显规律；肺部病变多位于肺的周边；病变影像的密度和形态具有三种不同的类型。结论 SARS肺病变前期治疗中变化快；肺的周边部或近胸膜面的病灶分布可作为其重要影像特征；X线CR系统更适用于SARS病人检查及诊断。     

MRI图像的小波融合处理

背景:小波图像融合是将两幅图像融合在一起,以获取对同一场景的更为精确、全面、可靠的图像描述.目的:用小波变换图像融合技术融合MRI脑梗死图像,以恢复缺损图像.方法:图像融合的主要机制是利用二维小波分析法对MRI脑梗死图像进行小波分解,并对高低频信号采用多种融合方式进行融合.通过对比不同融合方式后的效果图,找出最适合本部位MRI图像的融合方法.结果与结论:不同方式的融合技术能成功修复不同的缺损部位,多种融合方式的合适组合能完全修复多处缺失部位.对于文中给出的MRI脑梗死图像,采用最小值融合方式的融合效果最好.提示使用二维小波分析法处理医学图像,简便快捷,能有效改善图像的视觉效果,辅助临床诊断.     

Statistical shape analysis: From landmarks to diffeomorphisms

We offer a blazingly brief review of evolution of shape analysis methods in medical imaging. As the representations and the statistical models grew more sophisticated, the problem of shape analysis has been gradually redefined to accept images rather than binary segmentations as a starting point. This transformation enabled shape analysis to take its rightful place in the arsenal of tools for extracting and understanding patterns in large clinical image sets. We speculate on the future developments in shape analysis and potential applications that would bring this mathematically rich area to bear on clinical practice.     

医学影像物理和技术

医学影像物理和技术是医学物理学的重要分支,重点解决成像、图像处理与分析以及医学图像在临床应用中的物理问题、算法和软硬件设计.治疗中的医学影像可以用于制定治疗计划、在治疗过程实施影像监督,以及通过对治疗监督时采集的数据的图像重建实现对治疗计划的验证.广泛用于疾病诊断、治疗、教学和科研的医学影像是人体信息的载体.当前医学影像的世界前沿是功能成像,主要内容是对人的生理和心理功能的成像.无论生理还是心理成像,都和人体内的生物大分子合成及其行为特征以及基因的表达有关,所以,对人体内生物大分子和基因反义核酸水平上的动态成像是整个成像领域研究的前沿.这些成像方法和技术的发展以及在医疗机构中的广泛使用,将引起医学领域新的革命并促进医疗机构的重大改革.     

医学影像专业课程改革之我见

医学影像学科的迅猛发展对医学影像人才的培养提出了越来越高的要求,医学影像课程改革势在必行,作者认为医学影像专业在课程设置上应加强两个"结合",突出一个"特色",注重两个"需要",以利培养出具有本专业特色的基础扎实、知识面宽及业务能力强的医学影像专门人才.