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MRI刚性平移运动模糊图像建模与恢复
磁共振成像过程中,患者的轻微运动可产生运动伪影.运动伪影会使MR图像模糊,从而影响医生对病灶区域的准确检测.传统抑制运动伪影的方法大多基于运动模型已知的情况下,忽略频率编码期间产生的运动,对K空间数据进行处理达到修正伪影的目的.本研究针对任意的刚性平移运动可由无数的匀速直线运动复合而成的特点,建立了匀速直线运动模糊图像的数学模型,并尝试在图像域内用状态空间的方法和Hough变换的理论进行处理,对小幅度水平匀速运动模糊图像的修正取得了满意的结果.在处理任意方向的匀速直线运动时,由于谱线在旋转时不可避免地进行近似插值处理,虽然校正后的图像也有较大的改善,但还有待进一步研究.另外,对较大幅度水平匀速运动模糊图像的修正,还需要寻求更好的方法来准确估计谱线中相邻暗线之间的距离.通过上述理论及实验的分析验证可以看出,本研究所提出的方法对处理MRI运动模糊图像的研究有一定的理论意义.
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基于广义霍夫变换的多目标跟踪算法
提出了一种融合局部特征匹配与概率外观模型的多目标跟踪方法.引入局部特征可以减轻外观模型跟踪算法对前景提取质量的过度依赖,并提高对目标姿态变化和遮挡情况的适应性.首先利用目标局部特征构建描述目标特征信息与空间信息的码书.然后建立基于目标全局特征的颜色与概率外观模型.后经过广义霍夫变换迭代过程预测目标的可能位置.实验结果表明,本文算法能在目标姿态变化、严重遮挡等情况下,取得可靠而高效的跟踪效果.
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脊椎骨拐点智能识别方法研究
目的:提出与实现一种脊椎骨拐点的智能识别算法,以取代医生手工操作,提高处理效率和识别的准确度与精度.方法:针对脊椎图像存在模糊、灰度变化大和倾斜现象的特点,提出一种基于霍夫(Hough)变换和先验知识的脊椎骨拐点的智能识别方法.该方法首先采用基于Hough变换的倾斜较正算法解决部分图像存在倾斜的现象,然后采用边缘算子和形态学分割脊椎图像,后对脊椎图像进行感兴趣区域提取和目标点的定位与识别.结果:通过实验,脊椎拐点边缘信息得到有效像留,并且在倾斜情况下,脊椎图像得到有效较正,脊椎骨拐点得到有效识别.结论:采用该文提出的算法,能有效识别出脊椎骨拐点,并具有较强的适应性.
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基于低剂量CT图像的肺实质分割方法
为了提高早期肺癌筛查中肺结节计算机辅助检测、辅助诊断的准确性,提出一种多种方法结合的低剂量CT图像肺实质自动分割算法.首先利用改进的多方向形态学滤波算法进行预处理;然后利用聚类法、flood-fill算法去除背景,实现粗分割;接着利用引入霍夫变换的改进三维区域生长算法去除气管和主支气管树;后利用分水岭算法和二维凸包算法实现肺实质细分割.实验结果通过对ELCAP数据库中的50个低剂量CT序列利用本研究算法进行处理,验证了该算法的有效性,正确分割率达到95.75%.为肺结节检测等后期的诊断提供了有价值的参考信息.
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霍夫变换在 PCR -反向点杂交检测结果自动化判读中的应用
探讨霍夫变换（Hough transform）在聚合酶链反应-反向点杂交（polymerase chain reaction - re-verse dot blotting，PCR -RDB）检测基因突变结果的自动化判读中的应用。以凯普 HMM-2I 医用核酸分子快速杂交仪检测基因突变为例，建立一种通过霍夫变换进行图像识别的方法，以快速判读 PCR -RDB 的检测结果，并提出一套基于移动终端的检测结果后处理方案。利用开发的软件，对113份地中海贫血常见突变以及86份人乳头瘤病毒分型的 PCR -RDB 检测结果进行了自动读取，并同人工判读结果进行了比较，二者的符合率均达100％。将霍夫变换应用于 PCR -RDB 检测图像的自动化判读符合实际需求，无需人工干预，可以降低肉眼判读的错误率并提高工作效率。
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一种面向中医目诊的虹膜定位算法
虹膜诊断对于中医与民族医学的目诊理论具有重要的补充和借鉴作用,有必要深入研究虹膜及其图像特征与疾病、体质、中医辨证的证候要素等因素间的对应关系.本文以基于中医目诊的虹膜特征分析为出发点,以虹膜仪采集图像为对象,研究并提出了一种基于中医目诊的虹膜定位算法.该算法首先采用基于灰度阈值估计的方法得到瞳孔中心大致位置,再基于相似参数组的合并改进霍夫变换算法,得到虹膜内边界的定位结果,解决虹膜仪图像的瞳孔收缩、边界发生部分形变的问题.然后采用K均值聚类估计虹膜区域的大致范围,并以此构造初始轮廓,利用主动轮廓模型得到虹膜的外边界,从而避免由于图像畸变而引起霍夫变换失效的问题.
