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基于自适应中值滤波的脑事件关联电位单次提取
提出一种基于自适应中值滤波的脑事件关联电位单次提取方法.刺激方式为odd-ball模式,直接用实测的数据进行实验.背景噪声从波形上看呈现为脉冲状形式,中值滤波可以有效地去除脉冲噪声.利用零交叉方法估计各单次记录信号中噪声的脉冲宽度,取其大值作为基准参数,自适应地动态确定各单次滤波时所用窗口的大小.在窗口大小确定后,对各单次记录到的信号进行中值滤波器处理,后对结果进行低通平滑.实验结果表明,本文提出的方法不但具有良好的单次提取效果,而且具有很强的适应性和稳健性.
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基于自适应邻域的超声图像加权中值滤波
提出了一种自适应邻域中值滤波算法,用于医学超声内窥镜图像的噪声滤除.该方法以图像象素邻域的灰度方差为阈值,进行保持与修复窗口的自适应改变,在有效抑制Speckle噪声的同时,较好保留了图像的细节信息.对本算法与Loupas提出的加权中值滤波算法进行了比较,指出本算法在一定程度上克服了加权中值滤波器的不足并保留了它的优点,对超声内窥镜图像的滤噪有较好的效果.
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改进的随机游走算法在困难肺结节分割中的应用
目的:为了提高计算机辅助诊断对肺结节良、恶性判断的精度,提出一种新的基于随机游走的肺结节分割方法.方法:首先,采用自适应中值滤波对图像进行平滑处理,消除困难肺结节内部灰度分布不均匀而导致的误分割;然后,将拉普拉斯零交叉点引入到随机游走算法权函数定义中,并根据图像中节点与种子点的距离来对图像进行边缘增强,消除弱边缘的干扰,获得外部特征清晰的肺结节分割结果.结果:与传统图像分割方法相比,该方法实现了三种困难肺结节的精确分割,对肺结节定量、定性分析提供更加准确的客观依据.结论:改进的随机游走图像分割可以有效地对困难肺结节进行精确分割.
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超声医学图像非线性滤波算法研究进展
超声医学成像方法具有实时、无创、方便等优点,在临床上得到了广泛的应用.但由于超声医学成像机制的限制,超声医学图像质量不高.对图像进行滤波就是为了提高人眼和计算机对图像细节的识别能力.本研究讨论了应用于去除超声医学图像斑点噪声的非线性滤波算法的研究现状及其特点,重点介绍了基于中值滤波、小波变换、扩散方程的滤波方法,并把相关算法应用于超声医学图像的处理,直观地比较了各种滤波器的性能.后展望了超声医学图像非线性滤波算法的发展方向.
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图像滤波技术在B型超声诊断仪中的应用研究
目的：依据医学超声图像固有特点，对B型超声医学图像滤波技术进行研究，以达到大幅度提高图像质量的目的。方法：通过Matlab等工具实现B型超声诊断仪图像的均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、小波变换以及各向异性扩散方程滤波。结果：对常见的B型超声诊断仪滤波算法进行了比较与研究。结论：所有的滤波方法对图像信号均有一定程度的增强，对噪声亦有抑制。均方误差反映了滤波图像在抑制噪声的同时，对细节的保持情况和超声医学图像两者之间达到一个佳的平衡。
