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一种精确提取三维脑图像对称面的方法
在脑图像的结构和功能研究中,提取三维脑图像中间矢状位对称面( MSP)起着很重要的作用.本文提出一种自动分步精确优化的计算方法,通过结合子空间粗略定位及原始空间小范围精确优化计算,提高计算精度,可有效简化初始对称面的选择,并使用Powell优化算法高效计算出对称面.采用本算法对多种条件的模拟数据和真实数据进行性能测试,对于不同模态、噪声水平和不均匀场等数据均获得了较其他代表性方法更好的提取结果.
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基于修正的结构相似度为测度的三维脑图像配准
结构相似度通常用来评估图像质量.当空间位置发生改变时,图像间的结构相似度也会随之发生变化,近年已用作单模态图像配准测度.对其进行适当修改,提出一种新的基于像素灰度的配准测度一一修正的结构相似度函数(MSSIM),并且应用于不同分辨率MR/CT及MR/PET三维临床脑图像(由Vanderbilt大学提供)配准中,算法首先做质心对齐,然后利用Powell算法“由粗到精”对下采样图像配准,再由8点法评估配准质量.结果显示,此测度函数具有良好的配准性能,能够完全自动地达到亚像素级配准精度,鲁棒性较高,但运算速度也较慢.
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婴幼儿腺样体肥大 CT 诊断与鼻-鼻窦炎发病的关系
腺样体系淋巴器官,是保护呼吸道的第一道防线。如腺样体肥大可以引起患儿睡眠呼吸障碍、听力障碍、流脓涕等一系列临床症状,严重者可导致慢性鼻-鼻窦炎。随着多层螺旋 CT(MSCT)的临床应用,多轴解剖层次清晰的电脑图像不但能准确测量腺样体的大小,而且还可以同时观察到周围鼻窦内部情况,现已成为婴幼儿腺样体肥大重要的临床诊断方法。本文分析了曾在本院诊断并治疗的腺样体肥大患儿156例,就婴幼儿腺样体肥大同慢性鼻-鼻窦炎的发病关系进行分析,希望对婴幼儿慢性鼻-鼻窦炎的预防、诊治工作提供可靠的科学依据。
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基于形态学和高斯混合模型的3D T1-MRI大脑全自动分割算法
大脑的分割有重要的研究和临床应用,本文提出一种简单快速的全自动3 D T1-MRI大脑分割算法.该算法基于形态学运算和高斯混合模型,包括大脑分割初始化、断开连接和后处理三个步骤.第一次将大脑与头的体积比作为先验信息,大大提高了分割效率,在我们的机器上(内存256,1.5 GCPU),用VC++实现,算法平均执行时间仅需49秒.分割结果同IBSR提供的金标准进行了比较,相似度索引平均大于96.1%.
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构建基于网络的解剖学实验教学新模式,培养创新型医学人才
据报道,2002年在英国新开设的半岛医学院开始打破2300年的医学教学传统,用电脑图像和构造复杂且能痛苦呻吟乃至吐血的电子人模型,代替尸体解剖及病房实习.1989年美国国立医学图书馆(NLM)建立了采集人体横断面CT、MRI和组织学数据的项目,其目的是为利用计算机图像重构技术建造虚拟人体做准备,项目名称为"可视化人体".
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基于互信息的多分辨率三维脑图像配准方法
在3D多模医学图像的配准方法中,大互信息法精度高、鲁棒性强、使用范围广.本文将归一化互信息作为相似性测度,采用不同的采样范围和采样子集,使用Powell多参数优化法和Brent一维搜索算法对3D CT、MR和PET脑图像进行了刚体配准.为了加快配准速度,使用了多分辨的金字塔方法.对PET图像采用基于坐标的阈值选取方法对图像进行分割预处理,消除了大部分放射状背景伪影.美国万德贝尔大学对结果进行的评估证明配准精度可达亚体元级.
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7 T MRI系统在脑图像中的应用研究进展
7 T 的高场强磁共振成像(MRI)系统提供了优越的微观空间解剖分辨率及高等级的组织代谢和功能的观察与分析.现在,7 T 的MRI系统无论在技术领域还是在潜在的医疗应用领域都得到迅速发展.本综述介绍了 7 T 的MRI在脑图像临床研究领域以及临床实践当前应用和未来可能的发展方向.