首页 > 文献资料
-
磁共振图像局部增强技术临床实验研究
目的 对基于数学形态学的磁共振图像局部对比度增强算法进行临床 MR图像测试,为完善算法提供依据.方法 运用来自不同磁共振设备的 DICOM图像数据对其算法进行测试,并与同类基于多尺度形态学方法进行比较.结果 实际图像测试与模拟测试结果基本一致,并且获得了在精度、敏感性和稳定性方面完善算法的依据.结论 本研究算法的临床应用还有待于进一步的研究.
-
探讨MRI白噪声伪影的产生机理和消除方法
目的 消除或减少白伪影对磁共振设备的干扰.方法 通过自诊断软件或专用工具测试、查找产生白噪声的干扰源,再通过分析和经验总结,对其进行消弱或排除.结果 很好排除或减少了白噪声对磁共振图像的影响,提高机器的工作效率,增强图像诊断的可靠性.结论 用科学方法进行合理分析,对于一些较为复杂的问题解决,会起很好的引导和预防作用.
-
超导磁共振系统日常的质量控制与质量保证
本研究依据磁共振系统的结构性能、成像原理,结合临床的诊断需求,分别从设备的操作人员、医院的临床医学工程师、厂家的专业工程师三者出发,探索磁共振质量控制的具体内容及可实施操作方案,从而短时间内,使风险和成本降到低的情况下,保证获得稳定和高质量的诊断图像.
-
MR-5002型射频功率放大器一例故障的应急修理
MR-5002型射频发射功率放大器是由美国EMI公司专为生产磁共振成像设备的厂家定制的,他的作用是将幅度为0.5V、功率约1mW从发射调整器送出来的射频脉冲信号进行放大,然后将足够大功率的射频脉冲送到发射线圈去产生射频磁场,使得被检体的氢原子在梯度磁场中产生磁共振现象,同时,接收放大回路把接收线圈接收到的磁共振信号进行放大后送到计算机,经过较复杂的处理后,终得到被检体的磁共振图像供临床诊断用.
-
磁共振图像分割算法研究
本文提出一种基于图像灰度值的K-均值聚类算法,并利用这种算法对脑部核磁图像分割进行测试.K-均值聚类算法是一种自动数据分类的方法,该类算法仅依据图像像素点的灰度值将其分为不同的点群.我们使用这种图像分割算法,在针对脑部核磁图像的分割中得到了理想的分割结果,可以清晰地看到白质,灰质,皮质,第三脑室及背景的分割结果.
-
远程放射学——欧洲电子医疗的一个部分
远程放射学就是病人放射图像的远程传递,从一个地方的医院或扫描中心传到另一个地方的放射中心或另一家医院,这些图像如X 线图像、CT 图像和磁共振图像,目的是请专家(专科医生)对图像进行解读或会诊.远程放射学利用的是规则的通讯和网络技术,如因特网、电话线路、广域网(WAN) 或局域网.在远程放射学中广泛使用先进的图像处理和图像压缩技术.
-
阿尔茨海默病患者扣带部位磁共振图像纹理特征及性别特点
目的 分析阿尔茨海默(Alzheimer's disease,AD)、轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)和正常对照者(normal controls,NC)MR图像扣带纹理特征,并按性别进行分组分析,探索纹理特征在疾病早期诊断上的应用.方法 利用灰度共生矩阵和游程长矩阵对52例MR图像(AD14例、MCI20例、NC18例)进行纹理分析,测试组间参数是否显著不同,并用支持向量机方法对在组间具有显著性差异的纹理特征进行分类识别.结果 与NC组相比,AD和MCI组的能量、游程长不均匀度等纹理特征在前扣带和后扣带均存在显著性差异.按性别分组的实验结果显示,除AD组和NC组间存在显著不同外,男性后扣带在MCI与NC及MCI与AD间均存在显著性差异(P<0.05),女性前扣带在MCI和NC组间存在显著性差异(P<0.05).分类识别结果显示,男性后扣带分类正确率高,为90%.结论 MR图像纹理特征可以反映扣带病理变化,不同性别MR图像表现不同,有可能为AD的早期诊断提供帮助.
-
血氧水平依赖磁共振脑功能成像
磁共振脑功能成像(fMRI)是通过刺激特定感官,引起大脑皮层相应部位的神经活动(功能区激活),并通过磁共振图像来显示的一种研究方法.
-
膈下间隙的冠状断层解剖学研究
目的为膈下间隙病变的断层影像学诊断和外科治疗提供实用的形态学依据. 方法在30例成人尸体上腹部连续冠状断层标本和2例尸体腹部磁共振冠状图像上,研究了膈下间隙的冠状断层解剖. 结果在冠状断层上,膈下间隙分为肝周间隙和脾周间隙;胃胰襞左部前缘和小网膜左部(肝胃韧带)后层之间的间隙构成网膜囊上、下隐窝间的唯一直接交通,其交通形式在冠状面上可分为3型.胃膈韧带右层与小网膜的后层相续,左层与膈脾韧带右层及胃脾韧带后层相续,向下左、右层靠拢而续为胃胰襞左部.胃裸区居胃膈韧带的左、右层之间,其存在率为100%.脾裸区居膈脾韧带、胃脾韧带、脾肾韧带和脾结肠韧带之间,在脾肾韧带处宽,脾裸区可分为脾门部和脾肾部,其大值分别为:2.64±1.16?cm,4.16 ±2.24?cm. 结论冠状断层是显示胃胰襞左部及网膜囊上、下隐窝间通连关系的优势断层.网膜囊上、下隐窝相通的约占观察总例数的73.3%.
-
胰的冠状断层标本与磁共振对照研究
目的为胰病变的断层影像诊断和外科治疗提供实用的形态学依据.方法在30例成人上腹部连续冠状断层标本及2例尸体腹部和5例健康成人上腹部磁共振(MRI)冠状图像上,研究冠状断面上胰的分部、毗邻和大小.结果在经肝门静脉左支角部的断面(A10)上胰颈首先出现,胰尾消失在经左右肾窦后份和脾门的断面(A20)上.在连续冠状断面上,胰集中出现于下腔静脉后缘前54 mm和后12 mm的范围内.在经肠系膜上静脉的断面(A12)上,胰颈位于肠系膜上静脉的前方,其大上下径和大左右径分别为20.93±3.61 mm和10.09±3.31mm.在经肝门静脉主干的断面(A13)上,胰头位于肝门静脉主干右下方和十二指肠降部的左前方,其大上下径和大左右径分别为46.58±6.44 mm和35.56±6.57 mm.在经下腔静脉前份和左肾静脉的断面(A15)上,胰体的左侧份位于脾静脉前方和左肾血管的上方,其大上下径和大左右径分别为28.16±5.31 mm和51.27±11.80 mm.在经下腔静脉后份和主动脉裂孔的断面(A17)上,胰尾位于左肾外上方、脾门和胃底之间,其大上下径和大左右径分别为21.13±2.06 mm和34.11±6.03 mm.结论在冠状断面上,肠系膜上静脉是识别胰颈的标志,下腔静脉和左肾静脉分别是识别胰头和胰体的标志,脾动、静脉和左肾是识别胰尾的标志.
-
基于多对比度磁共振颈动脉图像的配准算法研究
基于在血管壁增强显示方面的强大潜力,近年来多对比度核磁共振成像已成为斑块分析研究的有力工具,但其效能受到多序列图像血管不匹配的影响.为实现多序列图像的准确血管配准,在管腔分割的基础上提出一种由粗到精的两步配准策略:先采用迭代近点实现多对比度图像中心线的刚性配准,再采用薄板样条实现基于血管边界点的非刚性配准.在第二步配准中,为准确寻找不同序列血管边界的匹配点,创新使用形状上下文描述子对边界点进行筛选,并应用确定性退火技术进行全局优化.采用新型三维多对比度磁共振血管成像序列,对提出算法的有效性进行定量评价.结果表明,配准后不同序列的边界重合度均达到95％以上,平均表面距离0.12 mm,可有效提高配准精度,为后续斑块成分的分析奠定基础.
-
基于模糊小波神经网络的磁共振图像分割方法
针对磁共振图像分割的特点,将小波分析优异的局部特性、模糊逻辑的定性知识表达能力和神经网络的自学习能力结合起来,提出了一种基于模糊小波神经网络的磁共振图像分割方法.该方法采用小波函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并采用反向误差传播算法对网络进行训练.实验结果表明,这种基于模糊小波神经网络的磁共振图像分割方法与普通神经网络分割方法相比,具有更高的分割精度和更快的训练收敛速度.
-
改进的遗传模糊聚类算法及其在MR脑组织分割中的应用
为提高MR图像中脑组织分割的精度,针对目前遗传模糊聚类算法存在的问题,提出了改进的遗传模糊聚类算法.首先,通过完全改变遗传算法的编码方式、变异方式和交叉方式,对现有遗传算法进行改进,从而使遗传算法能获得小的适应度函数值;然后,结合模糊聚类算法,终得到改进的遗传模糊聚类算法.将改进的遗传模糊聚类算法应用于MR脑图像的分割,结果表明,改进的遗传模糊聚类算法的分割质量高于现有的遗传模糊聚类算法和快速模糊聚类算法.改进的遗传模糊聚类算法可以做为一种快速、全自动的MR脑图像分割工具.
-
基于磁共振图像的人体膝关节三维模型的建立
目的:建立人体膝关节三维模型,作为膝关节内部运动和受力分析的基础.方法:以磁共振图像作为数据源,通过域值法对图像进行预处理,并利用区域生长法进行图像分割,进而通过空间插值建立活体膝关节模型.结果:该方法建立的模型不仅包含股骨和胫骨骨端,而且包括了半月板和骨端软骨等软组织,更加符合膝关节内部的真实解剖结构.此外,该模型可以被导入有限元分析平台并用于股胫接触面的受力分析.结论:本方法适用于磁共振图像的膝关节模型建立,重建效果可以通过改变图像分割和空间插值的算法得以改善.
-
基于Contourlet域Context模型的磁共振图像去噪方法
磁共振图像(MRI)广泛地应用在医学诊断上,但由于噪声的影响存在,一些重要的信息被淹没.目前,人们把小波应用在磁共振图像的去噪上,但是由于小波方向性不足,常用的一些经典方法门限选择不够恰当,造成处理后,图像纹理特征被弱化,图像边缘变得模糊.本文利用contourlet变换,构建context模型,来实现磁共振图像的去噪.仿真实验结果表明,本方法是有效可用的,与其它方法比较,具有更高的PSNR值和较优的视觉效果.
关键词： Contourlet变换 Context模型 磁共振图像 去噪 -
颈动脉磁共振图像的血管中心线提取
脑卒中的发病与颈动脉易损斑块密切相关,早期识别颈动脉血管形态和分析颈动脉粥样斑块成分对于评估脑卒中发生风险具有重要意义.磁共振图像是诊断颈动脉疾病的有力工具,而颈动脉血管中心线提取是观察血管形态和定量分析斑块成分的基础.本文针对磁共振黑血图像的特点,在管状结构滤波预处理和阈值分割结果的基础上,采用一种树枝搜索算法提取血管中心线,并在7套磁共振黑血图像上进行了测试,结果表明,算法对于颈动脉血管大部分区域能够有效提取中心线.
-
海马结构的磁共振图像分割方法
1 海马结构MR图像分割的目的和意义图像分割(image segmentation)是指根据区域的相似性以及区域间的不同,将一幅图像分割成若干互不交迭区域的过程.海马结构的图像分割就是在图像上把海马结构的边界找出来,使其成为一个连通、闭合区域的过程.海马结构体积测量(volume measurement)在颞叶癫痫、老年性痴呆、遗忘综合征、精神分裂症等神经系统疾病的临床诊断、治疗、疗效评价及计算机辅助诊断(CAD)等方面有重要的应用价值[1].海马结构(hippocampal formation)的图像分割是海马结构体积测量、三维重建的关键和基础.因此,海马结构的图像分割在临床上具有重要意义.临床上使用的分割方法主要还是以人工分割为主,因此研究适用于海马结构MR图像分割的方法有很广的临床应用价值[2,3].
-
蚁群算法在磁共振图像分割中的应用
研究一种智能的图像分割方法并且把这种分割方法应用到磁共振的图像分割中,对目前应用的图像分割方法进行比较后提出了一种基于蚁群的磁共振图像分割方法.后将算法应用到颅脑磁共振的图像分割当中,实验结果表明新算法具有很强的噪声和模糊边界的检测能力.该算法的提出对磁共振研究和临床应用都有很大的理论和实践意义.
-
非典型和难治性良性位置性眩晕患者前庭迷路的高分辨三维磁共振成像
良性突发性位置性眩晕(BPPV)是常见的眩晕原因，它通常是一种自限性疾病，仅一小部分患者罹患持久型及对各种治疗均无效，此种持久型可能有不同的潜在病理生理学而不仅是通常认为的管道结石学说。研究了5例对各种治疗无效，且伴有不典型眼球震颤患者进行丁内耳高分辨三维磁共振图像的检查。该……
-
基于改进3D SPIHT的MRI序列图像压缩方法
目的 研究一种有效的MRI序列图像压缩方法.方法 以2组不同数量、不同层厚的MRI序列图像为例,针对3D SPIHT算法运算复杂度,在对D型、L型表项重复判断的不足上,提出了一种改进的3DSPIHT方法;同时,根据MRI序列图像的相关性特点,提出了分组编/解码的方法,结合3D小波变换和应用改进的3D SPIHT方法,实现了MRI序列图像压缩.结果 分组结合改进3D SPIHT方法与2DSPIHT,3D SPIHT相比,能够得到较好重构图像,同时,峰值信噪比(PSNR)提高了1～8 dB左右.结论 在相同码率下,分组结合改进3D SPIHT的方法提高了PSNR和图像恢复质量,可以更好地解决大量MRI序列图像存储与传输问题.
关键词： 磁共振图像 3D小波变换 3D SPIHT算法 图像压缩
