基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

迭代骨架化算法在汉字图像识别中的分析与应用

图像骨架是一种图像对象结构的表示方法,在基于汉字的图像检索中起着举足轻重的作用.研究了几种经典的图像骨架提取算法Zhang-Suen,Rosenfld和Pavlidis.通过程序实现算法分析和比较不同汉字图像骨架的提取效果,并给出针对识别不同的汉字图像应选择的最佳图像识别算法.     

小波变换及骨架提取在图像边缘检测中的应用

提出了一种基于小波变换及骨架提取的图像边缘检测算法，该算法将小波变换、边缘点检测和骨架提取合并成一个完整过程，减少了图像中纹理对边缘提取的影响．实验结果表明，该算法有较好的边缘检测效果．     

视网膜血管直径交互式测量方法

以DRIVE和STARE公开眼底库以及临床采集的眼底图像为实验对象,引入盒式滤波优化算法进行眼底图像自适应对比度增强,提出一种感兴趣测量区域视网膜动静脉管径的交互式测量方法.该方法采用2D Gabor滤波提取眼底血管轮廓进行阈值分割和细化提取骨架,对骨架上的分叉点进行连通域判断确定最终血管网络,采用交互式测量方法得到血管的直径.实验结果表明,本算法在眼底图像增强和眼底血管网络提取等方面效果较好,血管直径的交互式测量结果与人工测量结果相比较为接近,且计算速度较快,误差较低.     

肿瘤新生血管抑制剂——血管抑素和内皮抑素

血管抑素和内皮抑素是两种内源性肿瘤新生血管抑制剂，主要通过抑制肿瘤内皮细胞的生长达到抑制肿瘤血管生成、诱导肿瘤细胞凋亡、防止肿瘤侵袭和转移的目的。作为两种最有前途的肿瘤新生血管抑制剂克服了肿瘤化疗过程中产生的耐药抗药性。文中对这两种抑制剂的结构与功能及应用研究最新进展作一综述。     

基于Prewitt算子的计算机数字图像边缘检测改进算法

为了使提取的图像边缘的结构定位精确，并产生连续的精细边缘，同时能滤除边缘信息中的噪声干扰，提出了一种以Prewitt算子为基础，应用区域分割和骨架提取的改进算法，实现了图像边缘信息的提取，能消除图像中的噪声，产生精细的边缘。实验证日月，该算法能有效地消除噪声，准确地检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。     

基于深度学习的眼角膜图像自动化分析研究

为使本科生了解生物医学影像处理技术,掌握深度学习方法,结合吉林大学大学生创新创业训练计划,设计了"基于深度学习的眼角膜图像自动化分析研究"实验项目.在研发治疗角膜新生血管(CNV:Corneal Neovascularization)等疾病的药物过程中,人们需要观察并获取小鼠眼角膜血管在药物影响下的生长情况及数据.为此设计了基于深度学习的眼角膜图像自动化分析程序,以合作医院提供的经凝胶处理的小鼠眼角膜图像为项目研究对象,通过Matlab工具以及神经网络等深度学习算法完成对眼角膜特征的提取和分割.采用SegNet语义分割网络和基于SVM(Support Vector Machine)的图像分割两种方法实现小鼠眼角膜图像的自动提取,分析了两种方法下眼角膜提取的精度与可靠性.结果 表明,使用SegNet语义分割网络得到的结果精度较高,其准确率可以达到97.75％.     

基于超边图匹配的视网膜眼底图像配准算法

视网膜眼底图像配准是临床眼科疾病诊断和治疗中的一个关键环节。针对眼底图像配准过程中大范围视场变化和过分割结构噪声等问题,该文提出了一种改进的基于图的视网膜图像血管匹配方法。将血管交叉点表示成图的顶点,把特征点间沿血管路径的相邻关系表示成边,进而在视网膜血管结构图中构造路径超边来刻画更高阶多元特征关系。在此基础上,实现了一种全自动的视网膜眼底图像配准算法。包括:第一步,通过多尺度Gabor滤波算法来检测和提取视网膜血管网络;第二步,利用一种高效的谱松弛匹配算法来求解两个路径超边图的顶点匹配对应关系。最后,通过特征匹配召回率统计和配准的血管中线距离误差两方面的实验,证明该文提出算法是有效和准确的。     

基于解剖结构模型和外极线约束的冠脉血管段匹配算法

采用基于解剖结构模型和外极线约束相结合的血管段匹配算法对两幅不同角度的血管骨架图进行匹配. 利用解剖结构模型匹配大部分血管骨架点,形成特征点对,利用这些特征点对计算两幅图像间的几何变换矩阵. 利用外极线约束法匹配剩余血管骨架点,通过互相关算法对匹配点对进一步优化. 该综合算法可以弥补单一算法的不足并结合基于边缘检测的血管宽度提取方法获取血管的宽度信息,为医生的确诊提供参考依据.     

MSRM和Snake算法相结合的MRI肿瘤提取

提出一种将最大相似度区域合并(MSRM)算法与Snake算法相结合的新的分割方法,进而提取MR成像中的肿瘤区域。首先使用简单线性迭代聚类(SLIC)算法对图像进行超像素分割,其次使用MSRM算法得到图像肿瘤区域大致边界,最后将该边界作为Snake模型的初始轮廓线,完成对图像的肿瘤提取。实验结果表明,相比于MSRM算法,文中方法能更准确地提取MRI肿瘤区域,且不需要手动选取Snake模型的初始轮廓线。     

基于Hessian矩阵和水平集的视网膜血管分割

视网膜血管图像可以作为糖尿病与青光眼等疾病的诊断依据;但现有的血管提取算法存在精度不足、对噪声敏感,以及鲁棒性不强等缺点。针对这个问题提出了一种新的视网膜血管图像分割方法。首先获取视网膜绿色通道图像,利用Hessian矩阵特征值、特征向量的几何特性和响应函数,初步估计视网膜图像中可能存在的血管;并在此基础上利用水平集函数初始化血管图像。然后,在局部数据能量拟合泛函中引入新的正则化和面积约束。最后,在水平集函数演化过程中获得精准的视网膜血管图像。实验表明算法在分割视网膜血管图像上具有较强的鲁棒性。     

视网膜血管分割算法研究

针对现有的视网膜血管分割方法对微细血管分割精度低的问题, 在多尺度单通道线性追踪(MSLTA:Multi-Scale Single-Channel Linear Track)的图像分割方法基础上, 提出了一种新的、 有效的视网膜血管分割方法。采用 Gabor 滤波预处理以增强血管信息, 利用 MSLTA 算法获得最初的血管网络, 采用连通域标记的去噪方法,去除图像上的斑点噪声, 分割出最终的血管。 利用国际上公开的 DRIVE(Digital Retinal Images for VesselExtraction)数据库的视网膜图像进行实验, 并与现有的常规算法做了对比。 多组实验结果表明, 该方法的平均精确度达到 95. 37%, 能很好地保留微细血管。     

基于SENet注意力机制和深度残差网络的腹部动脉分割

在医学诊断中,血管疾病的研究与治疗仍是影响人类健康的主要因素。由于人体腹部血管复杂且构造因人而异,这就对图像分割的研究以及临床应用带来了极大困难。所以,通过图像处理和深度学习等方法准确清晰地获取病人腹部动脉及其分支血管,在临床和术前诊断中发挥了重要作用。本文主要对腹部血管的大小灰度、构造等基础医学知识进行学习,并深入研究了现有关于血管分割算法的优缺点。为解决深度卷积神经网络性能退化的问题,增强对目标信息的关注度并对不必要的特征信息进行抑制,提出一种基于Squeeze-and-Excitation Networks（简称SENet）注意力机制和深度残差网络的血管分割算法。使用12例腹部CT数据的评估结果显示,血管分割准确率可达90.48%,灵敏度、Dice、VOE、精确率分别为0.8995、0.8783、-0.1998、0.9104。因此,相比于传统方法,本实验所提方法具有更好的分割性能。     

基于2D Gabor小波与组合线检测算子的视网膜血管分割

单一的2D Gabor小波血管分割算法只考虑了图像滤波信息,忽略了血管形状和结构信息。为了更加精确快速地实现视网膜分割血管,提出了一种基于2D Gabor小波变换和组合线检测算子的视网膜血管分割方法。首先通过像素灰度值、4个尺度下的2D Gabor小波变换和组合线检测算子构造一个六维像素特征向量,然后使用贝叶斯高斯混合模型实现视网膜图像像素分类,最终实现血管分割。通过对通用的DRIVE眼底图像库中所有视网膜图像的实验仿真,结果表明算法获得了0.963 6的受试者特征工作曲线面积和0.948 6的准确率,优于单一的2D Gabor小波血管分割算法。     

基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法

视网膜血管图像存在像素对比度低等特点,干扰正常的视网膜图像分割.针对视网膜血管的图像特性,提出了一种改进的基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法.首先选取视网膜图像的绿色通道分量进行预处理,然后通过对变换系数的自适应增强完成图像的增强处理,并结合改进的形态学变换,实现图像细节的增强和背景噪声的抑制,使得图像对比度得到增强,细节信息更加明显.通过与其他增强算法的比较表明,该算法在增强对比度、降低噪声干扰等方面优于其他算法.     

基于向量内积的骨架提取算法

骨架是形状表示的重要特征,传统的骨架算法往往不能直接用于物体识别,且连通性难以保证.用求向量内积的方法对骨架进行提取,通过距离变换得到连接图像各点与最近边沿点的向量,并利用内积计算求取两个相邻点向量的内积值;再根据内积值进行骨架种子点的选择,经两次骨架生长处理得到连通的骨架.实验证明本算法复杂度低,能很好保证骨架的连通性.     

基于磁共振图像分割的主动脉管壁剪切力计算

为了获得管壁剪切力等血液动力学参数并用其对心血管疾病进行预测,本文在三维相位对比磁共振成像技术获得的图像数据和血流速度信息的基础上,实现了一种基于图像分割的主动脉管壁剪切力计算方法。其中,图像分割方面,结合需要分割的主动脉血管图像的特点,使用交互式水平集分割算法得到了三维血管壁的分割结果,并对分割结果进行了主观和客观的评价;管壁剪切力计算方面,结合磁共振得到的血流速度信息和图像分割得到的血管壁几何信息,在理想不可压牛顿流体的假设下得到了计算结果,并对结果进行了可视化和分析。最后,对于这两方面研究中存在的一些问题和值得进一步研究的工作进行了总结。     

用于字符数控加工的图像细化算法

提出了一种针对字符加工的图像细化算法。该算法满足了新的字符加工方法因为要使用字符骨架生成刀位轨迹而对细化算法的要求。根据新的加工方法的思路，通过对传统细化算法进行分析，并且结合opta算法，新算法弥被了通过传统算法获得的骨架偏离图像中心，有毛刺等缺点，新算法能准确地得到骨架上每一点的宽度，并计算出相应的深度，使新的字符加工方法能够加工出传统字符加工无法表现的雕刻效果，通过新算法得到了居中并且光滑的骨架，取得了很好的加工效果。     

基于多尺度线性检测的视网膜血管分割

提出一种自动、高效的视网膜血管网络分割算法。该算法基于对视网膜图像的多尺度线性检测,线性组合各个尺度下的图像响应获取血管特征图像。通过形态学top-hat变换和线性滤波器消除图像噪声和视盘对线性检测的影响,并且增强血管(包含细小血管)的对比度,提高线性检测对细小血管的敏感度,从而提取出更加精确的血管树细节。利用DRIVE和STARE数据库的视网膜图像进行算法性能评估。实验结果显示该方法能够获得很高的分割准确度,几乎为手工分割的结果。同时该方法简单、快速,对噪声具有鲁棒性,适合用于眼科检查的计算机辅助治疗系统。     

激光诱导间质热疗中血流冷却效应的模拟

为研究激光诱导间质热疗过程中血管冷却对于生物组织内温度场和损伤度的影响,建立了包含单根血管的双层模型。由M on te C arlo模拟方法得到组织内的激光能量分布,采用有限差分法求解Pennes生物传热方程和血流换热能量方程得到组织内温度场,通过A rrhen ius速率过程方程得到组织损伤度。利用此模型,比较研究了不同血管情况下组织的温度场和损伤度。模拟结果表明,血管直径及血流速度是影响热疗中血管附近组织温度场和损伤度的重要因素。在模拟的5W功率条件下,当血管直径大于1mm时,如果仍采用与无血管情况下相同的治疗方案将可能导致无法完全杀死肿瘤而使热疗失去疗效。