ITK及其在分水岭医学图像分割中的应用

ITK(The Insight Toolkit)是一个开放的、面向对象的类库,它提供了强大的二维医学图像处理功能,主要用于医学图像的预处理、分割及配准.针对医学图像的特点.利用ITK实现了基于分水岭算法的医学图像分割.     

四维医学图像处理开发工具包的设计与实现

在研究同类软件ITK的基础上,设计了四维医学图像开发工具包,提出了基于ITK,VTK的开发模式.其中核心算法由C 编程实现,通过VTK实现可视化显示,利用Visual C 2005实现界面的设计和系统的集成.整个系统实现了数据输入输出、四维图像预处理、四维图像分割及辅助的测量、视角变换和物体分离等操作,形成了一个四维医学图像处理开发工具包的初步功能.     

基于ITK实现Canny边缘Level Set图像分割方法

根据医学图像的特点,在医学图像分割与配准算法研发平台ITK基础上,结合了Canny边缘检测和Level Set方法实现了对医学图像的分割。实验结果中,边界的平滑性得到了保持,医学图像中常见的解剖结构和拓扑结构得到了很好的处理,同时也提高了算法的鲁棒性。     

浅析MFC特殊界面及双缓冲技术的实现

Vc＋＋是微软推出的面向对象的可视化集成编程系统,随Visual C＋＋的发布还包括MFC-微软基础类,MFC提供的类很多用于界面开发,并设计了合理的消息映射机制和相应的消息处理函数,实现设备环境绘图等。     

国保科技客户关系管理系统

采用Visual C＋＋可视化开发工具和SQL—Server 2000作为后台数据库,以MFC Windows程序设计和ADO数据库访问为技术依托,开发了广州国保科技有限公司的客户关系管理系统．该系统可方便公司业务管理,并为公司制定市场战略提供可靠的数据．     

自适应形状约束Graph cuts算法在腹部CT图像分割中的应用

针对CT图像对比度低,组织边缘模糊,器官轮廓不规则等特点造成组织器官难以分割的问题,提出了一种自适应形状约束的Graph cuts算法.首先使用基于多图谱配准的分割方法分割原始图像,将得到的初始分割结果作为形状先验加入到Graph cuts算法的能量函数中,同时根据配准分割过程得到的目标概率图自适应选择形状约束项系数,最后通过最大流最小割算法分割出CT图像中的肝脏、肾脏和脾脏.实验结果表明,该方法能够较好地分割出肝脏等组织器官,有效减轻传统图割算法分割图像时造成的过分割和欠分割现象.     

医学图像粗匹配的主轴质心法

图像配准是图像分析和处理的基本问题,在医学影像、遥感遥测、计算机视觉等领域有着广泛的应用。根据当前国内外医学图像配准技术的发展现状,发现主轴质心法作为混合配准算法中的粗匹配算法,具有速度快、鲁棒性相对较高,易实现等优点。通过实验,得出主轴质心法对256×256的图像配准速度在0.45 s以内,对512×512的图像配准速度在1.70 s以内,角度误差在3°以内,平移误差在5个像素以内,配准效果良好。     

基于ITK的水平集医学图像分割算法

根据基于水平集图像分割的原理,采用ITK中提供的医学图像分割算法,实现了对医学图像的有效分割。     

基于图像分割的视网膜血管图像配准研究

利用不同波长的视网膜图像可以对视网膜血管血氧饱和度进行计算,但需进行配准处理.提出一种基于视网膜图像血管分割的互信息图像配准方法.为了充分利用血管的轮廓信息和灰度信息,提高配准精度,首先对配准图像进行图像分割,提取视网膜图像中的血管轮廓信息;然后对分割后图像中的血管进行相似度计算,并采用Powell优化算法中的黄金分割法一维搜索算法来提升运算速度;最后根据计算的相似度值来完成不同波长图像的配准.研究中算法配准获得变换参数(角度、X方向、Y方向)的误差的均值分别为2.00%、2.53%和2.52%,误差的方差分别为0.57、2.09和0.34,均优于直接互信息配准方法.实验表明:算法可以自动、有效地对不同波长的视网膜血管图像进行配准,并具有良好的可重复性和稳定性.     

多模态医学影像的非刚体配准与多分辨率融合方法

为了利用不同模态医学影像提供的有效信息,研究了多模态医学影像的配准与融合方法。为了实现灰度、形态差异较大的多模态医学影像的空间几何匹配,提出了互信息测度下基于仿射变换的粗配准与基于B样条变换的精配准相结合的高性能配准方法,并以此为基础提出基于小波变换的多分辨率融合方法,实现了不同频带系数的差异性融合。实验结果表明,所提方法可以使多模态医学影像达到空间坐标上的配准,并实现了多模态医学影像的高质量融合。     

基本图元像素级实验系统的设计与实现

本文使用正方形虚拟像素代替普通像素点,基于Visual C＋＋的MFC框架开发了一套计算机图形学实验系统,实现了像素级直线、圆、椭圆的光滑着色、走样及反走样图形的动态绘制.该系统通过放大像素来实现基本图元的可视化绘制,弥补了传统实验方法的不足,提高了计算机图形学实验效果.     

头部撞击损伤的有限元模型建立

根据人体头部的螺旋CT医学影像,利用图像边界分割、各层图像之间的影像配准以及三维重建技术建立了头部几何模型,然后运用NURBS曲面片的构造算法将三角面片转换为四边形面片,最后利用TrueGrid软件对颅脑几何模型进行网格划分,同时进行适当的网格修补,从而建立了人体头部有限元模型。根据碰撞过程中的能量守恒,验证了模型的可靠性。本模型可用于汽车交通事故中头部损伤的生物力学研究以及为开发相应的汽车安全防护装置提供理论依据。     

基于MRF和图割的多尺度图像分割和配准同步方法

图像分割和图像配准是图像处理领域中的两个关键技术.事实上,图像分割和图像配准之间是相互依赖、彼此互惠的.本文以图割理论为基础,结合马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型,提出了一种基于MRF和图割的多尺度图像分割和配准同步方法,该方法通过将分割信息和配准信息耦合在一起,利用两者的相互促进作用,以得到更准确的分割和配准结果,并通过实验证明了该方法的有效性.     

一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法

针对传统SIFT算法的配准精度和配准效率易受斑点噪声和图像灰度差异影响的问题,提出一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法.首先基于改进的马尔可夫(MRF)算法对SAR图像进行分割,结合区域特征和边缘特征筛选出稳定的显著性区域;然后在显著性区域的边缘附近进行SIFT特征点的提取;最后通过SIFT特征点的匹配实现图像配准.实验结果表明,该方法在保证较高的配准精度的同时,提升了算法效率.     

一种由粗到精的核医学图像配准算法

根据核医学图像的特点,提出一种基于图像轮廓并口灰度互信息的核医学图像配准算法。该算法首先基于图像的轮廓的基本特征参数确定粗配准的尺度参数、平移参数和旋转参数,再基于粗准结果利用最大互信息配准准则确定精配准的配准参数。对实际核医学图像的配准实验表明,该算法配准精度高、鲁棒性好,同时配准速度比较快、     

计算机辅助DICOM医学图像三维可视化研究

医学图像三维重建是当前医学图像可视化技术研究的热点,在诊断医学、模拟仿真及手术规划等方面具有广泛的运用。因此,医学图像三维重建技术的研究,具有重要的学术意义和应用价值。本文重点对基于DICOM3.0标准的医学图像三维重建的关键技术进行了研究,包括DICOM3.0文件格式的读写及格式转换、面绘制算法研究与实现、体绘制算法研究与实现这三部分内容。本文在对MITK(Medical imaging Tool Kit)深入了解其技术内幕的基础上,利用其工具包提供的底层算法,在Visual C++6.0开发环境下实现了各种功能。     

水泵轴类零件强度校核的应用程序设计

利用以C＋＋语言为基本开发语言的Object ARX应用程序面向对象特性，通过分析水泵轴类零件的图形结构特征及其受力，在Visual C＋＋6．0环境下使用MFC和Object ARX开发工具开发AutoCAD ARX应用程序，并运用ADO技术开发数据库，灵活地创建基于MFC的各种用户界面，实现水泵轴类零件的强度校核．该应用程序界面具有良好的人机交互性，操作简单方便，计算迅速准确，结果显示直观形象，便于推广应用．     

基于互信息的视网膜眼底图像配准方法

提出一种在于互信息的视网膜眼底图像配准方法，并采用遗传算法求解待配准图像的变换参数。与传统方法相比，该方法具有配准精度高、可可靠性好、不需要进行图像的预分割和特征提取等特点，配准精确度可以达到亚像素级。     

基于仿射传播聚类选择的多Atlas右心室精准分割

由于右心室具有易变、壁薄、边界不明显等特点，Atlas成为近年来流行的图像分割方法.针对现存的Atlas选择方法大多基于配准后选择最优的Atlas，比较耗时并且降低了分割性能，提出了利用仿射传播聚类算法进行Atlas选择的方法.首先，将所有的Atlas图像看作一系列数据点，通过数据点之间的消息传递聚类；然后，得到的聚类中心图像和目标图像经过配准得到形变标记结果，采用STAPLE融合策略融合；最后，对融合结果以相似性测度因子为依据进行排序，而用相似性测度因子值最大的聚类中心进行配准分割.重复以上过程，直到得到较精确的分割结果.实验结果表明，提出的方法能有效地进行右心室的分割，与传统选择方法相比，分割精度得到了明显提高.     

基于改进多尺度ASM和非刚性配准的4D-CT左心室分割

64排及以上多层螺旋CT(MSCT)能提供含有时间信息的四维CT成像数据,可用于动态心、肺等功能的分析.为此提出了基于改进的多尺度ASM和非刚性配准的分割方法,从心脏MSCT四维数据集中提取左心室腔和心肌.该方法根据MSCT层片间的特点,采用改进的特征点标记方法对收缩末期的左心室进行形状建模,在基于改进的模型定位和搜索算法基础上,运用多尺度ASM算法实现三维数据集上的分割.通过互信息量的Demons非刚性配准方法,利用膨胀末期的分割结果实现对其余心相上的左心室配准分割.在256排MSCT四维心脏数据集上的实验表明,该方法对血腔的分割结果和手工分割结果的平均相似度在95%以上,心肌的平均相似度在88%以上.