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1.
目的通过改进直接体绘制技术(DVR)算法中的关键步骤,绘制能表达数据场中不同层次组织的内部结构。方法根据界面对光线的反射和物质本身对光线的衰减,将数据场划分为边界不丰富的简单数据场和边界丰富的复杂数据场,从而采用分段线性函数来构造阻光度传递函数(TF);将数据场中低灰度体素点看为一种不发光但会导致采样光线衰减的物质;根据采样结束时采样光线的阻光度分布来调整TF,完成三维绘制。结果绘制出了不同层次组织的内部结构。结论本算法有效地解决了体素点相互遮挡的问题,实现了医学三维整体可视化。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
Speckle噪声是造成超声医学图像质量下降的最主要原因。我们通过修改形态学重构算法-Downhill算法的初始条件,使其适用于超声医学图像的去噪处理。首先在掩模图像中确定标记图像作为算法的初始化和开始区域,再使用改进的Downhill算法对超声医学图像进行滤波处理。实验结果表明,与其他3种传统滤波方法相比,该方法能快速有效地去除心脏腔室内的Speckle噪声同时保留图像的轮廓细节信息。 相似文献
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基于亮度不变的医学超声图像对比度增强方法 总被引:4,自引:5,他引:4
目的探求一种基于亮度不变的医学超声图像对比度增强方法。方法在改进常规直方图均衡化算法的基础上,以最小灰度平均值误差二元直方图均衡化为基础,引入另一个有效分割点。结果实现了一种局部直方图均衡化算法亮度保持三元双向直方图均衡化。结论此算法较其他直方图增强方法更好地抑制了医学超声图像黑色背景过增强,保留了原图像细节信息,保持了原图像亮度,提高了图像对比度。 相似文献
5.
目的 探讨固定平台后稳定型假体全膝关节置换(total knee arthroplasty,TKA)术后膝关节在负重屈膝下蹲时的运动学特征。方法 选取10名健康志愿者和10例固定平台后稳定型假体TKA术后患者。制作骨骼及膝关节假体三维模型,在持续X线透视下完成负重下蹲动作,膝关节屈曲度每增加15°截取一幅图像。通过荧光透视分析技术完成三维模型与二维图像的匹配,再现股骨与胫骨在屈膝过程中的空间位置,通过连续的图像分析比较正常与固定平台后稳定型假体TKA术后膝关节在负重下蹲时股骨内、外髁前后移动及胫骨内外旋转幅度。结果 负重下蹲时,正常膝关节平均屈曲136°,股骨内、外髁分别后移(7.3±1.2) mm和(19.3±3.1) mm,胫骨平均内旋23.8°±3.4°;TKA术后膝关节平均屈曲125°,股骨内、外髁分别后移(1.4±1.6) mm和(6.4±1.7) mm,胫骨平均内旋8.5°±3.4°。结论 固定平台后稳定型假体TKA术后膝关节运动与正常膝关节相似,均表现出股骨内、外髁后移及胫骨内旋运动,但幅度小于正常膝关节,且在屈膝过程中存在股骨矛盾性前移及胫骨外旋现象。 相似文献
6.
用计盒分形模拟分析经静脉注射Levovist声学造影剂后在二次谐波成像方式下的超声图像纹理变化,研究发现左心室区域超声图像的分形维数D和分形辅助特征量C(L)在连续心动周期中具有规律性变化,即分形维数D的最大值出现在舒张末期,最小值出现在收缩末期,随着心室收缩期开始,D值由大变小,而舒张期开始,D值又由小变大;而分形辅助特征得C(L)的最大值出现在收缩末期附近,最小值出现在舒张末期附近,从左室收缩期开始到收缩末期之间C(L)具有由小变大的趋势,舒张期开始到舒张末期之间具有由大变小的趋势。它们的这种变化与左心室内压力的变化情况十分相似,可见造影剂超声图像的分形纹理特征与心腔内压力的变化具有相关性。研究结果表明这种相关性有可能用于无创地测量心腔内压力。 相似文献
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二尖瓣返流是心脏疾病最主要的发病之一。随着现代医疗技术的发展,瓣膜修复和瓣膜置换手术的成功率显著提高,术前检查变得尤为重要,需要准确地对二尖瓣返流严重程度进行评价,以确定相应的治疗方案。本文回顾了近年来对于二尖瓣返流的测量方法,讨论了各种方法的适用范围和优缺点,和基于超声多普勒图像三维重建的二尖瓣返流定量评价方法的前景。 相似文献
8.
超声医学图像滤波和对比度增强新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
较低的对比度和独有的speckle噪声是影响超声医学图像质量的主要原因,本研究利用各向异性扩散滤波,在去除图像中大量噪声的同时,计算滤波过程中图像信息的丢失,从而得到对比度增强模型中的对比度函数,并利用对比度增强模型达到图像对比度增强的目的。实验结果表明,与滤波后的直方图均衡化后结果相比,不仅能够有效地去除图像中的噪声,也能明显提高图像对比度。因此,本文方法是提高超声医学图像质量的一种有效途径。 相似文献
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基于B超图像分析的脂肪肝辅助诊断方法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
本研究为B超诊断脂肪肝建立计算机辅助诊断手段。通过分析正常肝和脂肪肝B超图像的图像特征,包括图像的近远场灰度比特征,以及灰度共生矩阵的角二阶矩、熵和反差分矩统计特征,组成特征矢量.再分别用κ-平均聚类算法、自组织特征映射人工神经网络和反向传播人工神经网络对特征矢量进行分类处理。κ-平均聚类算法对正常肝的识别率为100%,对脂肪肝的识别正确率为63.6%;自组织特征映射人工神经网络对正常肝的识别正确率达100%,对脂肪肝的识别正确率达93.94%;反向传播人工神经网络对正常肝和脂肪肝的识别率均为100%。本文建立的方法能较肉眼更精确地反映正常肝和脂肪肝B超图像的特征,如果再结合医生的临床经验能大大提高脂肪肝的诊断准确性。 相似文献