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基于先验知识的颅脑CT图像自动化分割
利用颅脑CT图像各个主要组成区域的CT值分布差异和形态学特点等先验知识,以及DICOM图像文件提供的有关信息,实现了颅脑CT图像中包括头架,头皮,颅骨,脑脊液和脑实质等区域的完全自动化分割.该算法对复杂图像处理研究的预处理,可视化三维重建,脑萎缩定量诊断以及数字化脑图谱制作等方面均具有的应用价值.
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数字化中医舌象分析仪
介绍了以计算机为核心的数字化中医舌象分析仪,对舌象采集环境和方法的标准化、舌象特征的定量分析和舌象数据的管理等关键技术作了简述.舌象分析仪突破了传统舌诊方法的主观局限性,为中医提供了一种无创、定量和客观的舌象分析工具,对中医的教学、临床诊断、科研和发展具有重要的意义.
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尿沉渣分析仪的研制
介绍一种计算机显微图像尿沉渣分析仪,提出了包括预处理、特征提取等一整套基本算法,实现了尿沉渣有形成分的自动分割,并从形态学方面对尿沉渣的有形成分进行特征描述,总结了7个形态学参数并在现有图像库的基础上,给出了尿沉渣有形成分的简单分类方法.
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医学图像融合方法研究
从空间域、变换域和智能域三个方面对医学图像融合的几种方法进行了阐述,具体讨论基于图像分割的融合方法、小波变换及其扩展方法和语义谓词方法.后对医学图像融合方法的发展进行展望.
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立体辅助治疗计划系统研究进展
评述了近年来立体辅助治疗计划系统研究的进展.主要从立体辅助治疗计划系统中三维轮廓特征提取、三维实体数据的显示、立体辅助治疗计划系统的设计等三个关键技术进行了分类综述,介绍了各种方法的原理和新进展,同时对各类方法的应用场合及前景进行了分析和评价.
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三维医学图像分割标注技术的回顾
综述20世纪90年代以来三维医学图象分割标注技术.从方法学的观点将现有方法分为以下几类:聚类(阈值);统计学方法;变形轮廓线;区域生长;数学形态学;非线性方法(模糊分割,神经网络,遗传算法);三维模型.对各种类型逐一进行了细分,并给出了详细的例子.后,论文还对三维医学图像分割标注的发展趋势进行了评述.
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基于群体和特定病人的形状统计分割序列X片上的肺部区域
提出一种新的可变形模型,该可变形模型在分割序列X片图像上的肺部区域时,使用了群体和特定病人的形状统计约束.首先,一个修改的尺度不变特征变换(SIFT)局部描述算子被用于表示每一像素周围的图像特征,以便模型是以寻找区域内相似的SIFT局部描述算子的方式变形;其次,可变形模型受到基于群体和基于特定病人的形状统计的约束.初,当序列图像的个数较少时,基于群体的形状统计起主导作用,逐渐地当同一病人的一定数量的图像被分割出来后,特定病人的形状统计开始起越来越强的约束作用.实验证明,所建的可变形模型,能自适应地分割不同病人的形状变化,可获得较为鲁棒和精确的分割结果.
关键词： 可变形模型 序列胸腔X片 形状统计 图像分割 SIFT局部描述算子 -
一种自适应立体脑图像分割方法
提出一种自动分割单通道磁共振脑图像的新方法,这种方法建立在耦合的马尔科夫模型的基础上.耦合马尔科夫模型使用了两个空间上交织的马尔可夫随机场先验模型,其一对亮度测度建模以实现分段光滑性约束,另一个对非连续性建模以控制相邻体素间的交互作用.依据这一模型,该方法使用贝叶斯理论和领域约束获得了区域和边界的大后验概率估计.这种方法具有如下属性:①大脑图像被准确地分割成白质、灰质和脑脊髓;②对噪声和亮度不一致性具有较强的鲁棒性.
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三维超声心脏图像的模糊聚类分割
采用三维超声心动图对小儿先天性心脏病进行诊断与治疗能达到比传统二维超声心动图更直观的效果.然而由于超声图像质量较差,三维超声心动图的可视化效果往往无法达到医生的要求.本文对三维超声心脏图像进行分割,以改进超声图像的可视化效果,并为参数提取等提供基础.首先采用快速的模糊c均值聚类得到初始分割结果;然后利用图像多分辨率技术进行修正;接着结合图像的对比度进行进一步的分割;后,把处理后的图像用绘制的方法显示出来.本文的结果对超声图像的可视化效果有一定的改善.
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基于知识的颅内出血(ICH)三维医学图像分割方法
本文描述一种基于知识的三维医学图像自动分割方法,用于进行人体颅内出血(Intracranial Hemorrhage,ICH)的分割和分析.首先,数字化CT胶片,并自动对数字化后的胶片按照有无异常分类.然后,阀值结合模糊C均值聚类算法将图像分类成多个具有统一亮度的区域.后,在先验知识以及预定义的规则的基础上,借助基于知识的专家系统将各个区域标记为背景、钙化点、血肿、颅骨、脑干.
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腹主动脉瘤的自动化分割及其二维网格剖分技术
目的 讨论腹主动脉瘤断层图像的分割方法及其网格剖分技术,建立可用于有限元计算的二维数值分析模型.方法 采用完全基于形态学的方法完成图像中各个部分的分割,针对每个分割得到的闭合曲线,计算其符号距离函数,然后根据各个曲线的集合关系得到一个终符号距离函数,在这个距离函数和一个平衡关系的控制下不断使用Delaunay算法,当满足平衡关系或者达到设定的条件时,网格划分终止,有限元模型建立完成.结果 实现血管内腔的自动化分割以及血管壁、钙化点等的半自动化分割；对血管内的不同成分划分网格,并可以控制网格的类型和密度；建立血栓与血管壁耦合以及血栓与血管壁、钙化点耦合的两种有限元模型,并进行相关的应力分析.结论 分割过程中不需要复杂的计算及提供初始化曲线,分割快速、准确；网格划分算法可以产生高质量的网格,网格的生成易于控制；产生的网格可用于实际的计算.
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基于BP神经网络的CT图像骨皮质分割
目的 在CT图像中通过对骨皮质的分割与测量,测定骨量、骨骼的几何形状以及骨强度,并计算相应的组织形态计量学参数.方法 通过DCMTK解读CT图像,提取相应的图像信息.利用OpenCV对图像进行预处理,在感兴趣的区域(ROI)设置的基础上,提取图像的纹理特征作为输入向量;以对训练样本手工分割的结果作为导师信号,对BP神经网络进行训练;用训练好的网络对CT图像序列中的骨皮质进行分割,并对分割后的结果进行后处理及显示.结果 骨皮质CT图像的神经网络分割效率符合实际应用的需求,分割结果形状明显,与周围组织区分度高,满足临床诊断需求.结论 纹理特征明显的情况下,可以达到较为满意的分割效果.分割结果轮廓平滑,分割精度高、成功率高、适应性强;而且图像分割过程人工介入少,可以用于整套CT图像骨皮质的批量分割.不足之处在于此方法神经网络训练时间相对较长.
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利用Contoudet变换进行双源CT图像中的二尖瓣分割
目的 利用双源CT图像对心脏二尖瓣瓣膜进行了增强与分割,为日后进行二尖瓣三维重建和运动分析提供基础.方法 提出了自适应种子填充法和Contourlet小波变换分别用于不同情况下的分割:首先用自适应种子填充法对双源CT胸腔图像进行心脏在造影剂下的区域分割,再用Contourlet小波变换对区域分割后的图像进行二尖瓣的增强和分割.结果 在MATLAB7.0的环境下对双源CT图像成功进行了处理和分割,获取了清晰的心脏二尖瓣图像.结论 本文提出的分割方法对不同情况下的分割非常有效,实验的结论对医生从事二尖瓣瓣膜运动研究和二尖瓣瓣膜外科手术规划提供有益的参考.
关键词： 双源CT 自适应种子填充法 Contourlet变换 图像分割 -
基于CT灌注成像的肺癌疗效评估方法初探
目的:快速有效地评估肺癌治疗效果.方法:采用肺部CT灌注图像的半自动分割方法和计算机辅助诊断方法对肺癌血管靶向治疗效果进行评估.首先读入肺部DICOM格式的CT灌注图像,然后采用改进的距离规则化水平集分割方法(modified distance regularized level set,MDRLS)对肺部肿瘤进行分割,将分割得到的区域逐层映射到其他CT灌注参数图像上,通过选取合适的阈值,分割出肿瘤的血管丰富区域,再分别计算肿瘤和内部血管丰富区域的体积.采用5例患者治疗前后的CT灌注参数图像,通过计算豪斯多夫距离,分析图像分割的效果;通过比较治疗前后肿瘤和血管丰富区域的体积,评估肺癌血管靶向治疗效果.结果:采用MDRLS可以得到较好的图像分割结果,疗效评估结果也与临床病理数据相吻合.结论:该研究提出的MDRLS方法有望对肺癌血管靶向治疗效果进行有效地评估,从而为肺癌的临床治疗提供重要参考.
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三叉神经半月神经节MRI成像方法及测量
目的:提供在三维方向上清晰显示半月神经节的MRI成像方法.方法:对10例临床明确诊断并排除颅内占位的三叉神经痛患者的20侧半月神经节区进行增强T1加权像的快速自旋回波(FSE T1)、T2加权像的快速自旋回波(FRFSE T2)、三维时间飞越法血管造影(3D-TOF)、三维快速静-动稳态采集序列(3D Fiesta)4种序列的MRI扫描,由2名放射科医师读片、测量,并利用SurgView-RFT电磁导航系统分割半月神经节(TGG).采用SAS 6.12软件包对数据进行t检验和Kruskal Wallis检验.结果:不同序列间存在显著差异,边缘清晰度依次为增强FRFSE T2、增强3-DFiesta、增强3-D TOF、增强FSE T1,内部清晰度依次为增强3-D Fiesta、增强FRFSE T2、增强3-D TOF、增强FSET1.在增强FRFSE T2轴向位上测得的TGG大小为长度平均值20.5mm,宽度平均值9.3mm,厚度平均值12.5mm;在增强3-D Fiesta轴向位上测得的TGG大小为长度平均值20.45mm,宽度平均值9.45mm,厚度平均值11.65mm,两者无显著差异.图像分割成功率增强FSE T1为0,增强FRFSE T2为85%(17/20),增强3-D TOF为60%(12/20),增强3-DFiesta为90%(18/20).增强3-D Fiesta与增强FSE T1、增强3-D TOF有显著差异,增强FRFSE T2与增强3-D Fiesta无显著差异.结论:TGG的MRI佳显示方法为增强3-D Fiesta,为导航辅助射频温控热凝术过程中TGG的图像分割和CT/MRI配准奠定基础,也为临床开展三叉神经痛TGG水平的X刀或γ刀治疗提供影像学上的指示.
关键词： 半月神经节 MRI 增强3-D Fiesta 增强FRFSE T2 图像分割 -
三维核医学图像配准的心肌存活评价方法
目的探索建立三维核医学图像配准和融合进行心肌存活评价的定量分析方法.方法编写计算机程序,用大互信息法将单光子发射计算机体层摄影术心肌血流灌注图像和PET心肌代谢图像进行三维图像配准,用改进的快速推进法提取心肌区域,将区域内的图像灰度作校正后融合成心肌代谢和血流灌注的差值图以伪彩色表示,用于定量分析.结果所建立的方法可以实现两种核医学心肌图像的配准、兴趣区域的提取和初步的图像融合,用该技术对实际病例作了初步尝试显示与实际情况相符.结论利用图像配准和融合的方法对心肌存活进行定量评价是可行的.
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彩色血液细胞图像的分割
本文系统回顾了对彩色血液细胞图像进行分割的彩色空间和传统方法(包括阈值法、边缘检测法和流域分割法),也介绍了若干新的方法,如基于形变模型的边缘检测法、基于小波变换的流域算法和基于数学形态学的颗粒分析法.指出了要更加准确的对细胞图像进行分割,需要采用统计模式法和神经网络法技术等方法.
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一种易于实现的适于细胞图像连通区域的标记算法
目的:为了实现简化细胞图像连通区域标记算法,本研究结合当前的应用情况提出了一种基于递归技术并适合于细胞图像目标区域的标记算法,探讨了其应用于白细胞计数的可能性.方法:常规瑞氏染色光镜下人工计数白细胞;应用计算机和CCD相机采集血涂片细胞图像,细胞标记递归算法进行细胞图像处理并计数白细胞.结果:此算法只需要一次扫描就可完成标记过程,因此算法的实现比经典的像素标记算法大大简化.应用该算法对19份血涂片样本进行标记,取得了较为满意的效果.本文还对区域标记时应注意的问题进行了讨论.结论:本研究应用递归过程建立的细胞图像连通区域的标记算法,适于在尚不发达地区实现白细胞计数的计算机化,也为应用计算机进行医学形态学研究提供了思路.
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大脑额上沟的三维重建与可视化
目的：：建立健康成人活体MR图像的大脑额上沟三维可视化模型，为探究额上沟的解剖结构特点及脑立体定向手术应用。方法：选取1名健康成年女性颅脑薄层MR扫描数据，将数据导入3D-Doctor软件，利用手动分割方法建立三维可视化模型并用不同颜色进行标记。结果：构建了大脑额上沟的三维可视化模式图，模式图成功显示了大脑额上沟、侧脑室及脑表面的立体形态以及与周围脑组织的结构关系。结论：大脑额上沟的三维可视化模型对额上沟解剖结构的识别、脑立体定向手术设计有重要价值。
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成人大脑颞平面的三维重建及三维可视化
目的:建立健康成人活体MR图像的大脑颞平面三维可视化模型,探讨颞平面的解剖结构特点.方法:选取1名健康成年男性颅脑薄层MR扫描数据并导入Able Software 3D-Doctor软件,用手动分割方法建立三维可视化模型并对相关结构赋予不同标记颜色.结果:成功构建大脑颞平面的三维可视化模式图,成功显示大脑颞平面、侧脑室及脑表面的立体形态以及与周围脑组织的结构关系.结论:大脑颞平面三维可视化模型的建立对颞平面解剖结构的识别和脑立体定向手术设计有重要价值.
