一种周围血管内放射治疗计划的优化方法

为了促进内放射治疗技术尽早运用到PTA术后周围血管再狭窄的治疗中去,提出一种基于主动漫游的周围血管内放射治疗计划的混合优化方法.首先利用主动漫游获取血管的几何结构,然后建立数学模型对治疗计划方案进行优化.为了加快优化速度,根据待优化参数的属性,综合运用BFGS算法和模拟退火算法来进行优化.实验结果表明, 采用上述方法得到了较好的剂量表面直方图,等处方剂量线与治疗区血管内表面吻合良好,并具有较快的计算速度.     

基于非局部方向性核先验的PET图像Bayesian重建

为了在抑制噪声的同时更好地保持PET重建图像中的细节结构,提出了一种基于非局部方向性核先验(NSKP)的Bayesian重建算法.为了充分利用图像中的全局信息,该算法在二阶核回归过程中估计出图像梯度,计算出相应的方向性矩阵,并根据非局部均值权值矩阵和方向性矩阵的卷积,计算先验项的权值.在重建中,该算法在高阶核回归过程中同时更新图像的梯度和先验信息,而不是单独计算图像梯度.另外,高阶核回归方法运用多自由度的参数估计提高了重建的精确度.研究结果表明,该算法通过计算引入局部结构信息的全局先验权重,更好地抑制了噪声和过平滑,保持了重建图像中细节区域的结构性和背景区域的一致性.对体模数据的模拟实验结果从视觉和数值角度验证了该算法在PET图像重建中的有效性.     

基于蒙特卡罗积分的数字影像重建方法

提出了一种基于蒙特卡罗积分的数字影像重建方法,首先根据概率密度函数采样形成点云集合,并将空间采样转换为强度采样,采样速度获得了较大提升;然后利用空域滤波器平滑点云集,避免投影出现孔洞;最后根据不同的视角对样本投影,统计出像平面上每个区域内的投影数目.为降低图像估计方差,提出结合Russian roulette技术的混合采样方法和Metropolis采样方法.相比较于复杂度为O(N3)的确定性投影算法,所提出的算法复杂度降为O(N2).实验结果表明,该方法能以较快的帧速给出大数据集的数字影像重建,且无需多次调整转换函数即可生成类X射线影像.     

基于SVM的脑中风分型诊断模型的优化研究

SVM具有优良的学习能力和泛化能力,在应用SVM解决实际问题时,必须对其进行寻优,找到最合适的SVM模型.基于支持向量机模型算法,针对特征选择和核函数及参数选择单独优化的缺陷,提出了将特征选择和核函数及参数选择联合进行的优化方法.仿真实验结果表明,采用联合优化后的模型进行脑中风的预测诊断,准确率达94.3%.与单独优化相比,不仅提高了分类性能,而且缩短了模型的判别时间.     

心脏冠状动脉数字造影图像增强研究

本文提出了一种基于图像配准的数字减影图像增强算法，在注入造影剂前，首先聚取一系列连续掩图像（30帧／s)，然后注入造影剂摄造影图像，将造影图像与掩膜序列图像进行全局配准，找到其中匹配的掩膜图，最后再用块匹配方法对该造影图像和四配的掩膜图像进行局部酏 准，在进行局部匹配时为了达到像不精度和较快的速度，运和一种快速样条插值方法。实验结果表明配准后的减影图像质量良好，具有较好的临床诊断价值。     

基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法

为了识别含有模糊和仿射混合形变的图像,提出了一种新的基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法.该算法首先使用归一化方法构造了基于Legendre正交矩的仿射不变量,并结合Legendre正交矩的模糊不变量提出了Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量;然后将该混合不变量作为描述算子,将欧几里德范数作为分类尺度,以最近邻法则作为分类器,对图像进行识别.实验结果表明,与其他基于非正交矩的混合不变量相比,基于Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量在混合形变下能够获得更好的不变性,不会带来信息冗余问题,并且对噪声鲁棒性较好;此外,该图像识别算法比其他算法具有更高的识别率,特别是在图像含有较大噪声的情况下.     

医用直线加速器获取锥形束CT的图像空间扩展技术

提出了一种改进的锥形束CT(CBCT)图像获取流程,并在此基础上开发算法实现了CBCT图像的空间扩展.对实现算法进行了详细描述,并从放射剂量学角度对用于放射剂量计算可行性进行验证,相同放疗计划下对比胸部计划CT和扩展CBCT剂量计算结果表明,全肺受照射剂量大于等于20Gy的相对体积平均相差0.5%±0.22%,全肺平均受照射剂量平均相差(38.2±8.82)cGy,因此认为扩展后CBCT图像用于放射剂量计算与计划CT无显著差异.该技术拓宽了锥形束CT在影像引导放射治疗中的应用范围,提高了肿瘤放射治疗的精度,为开展自适应放疗、准确评价放疗计划提供了科学手段,有广泛的临床应用前景.由此带来的更多低剂量辐射对患者正常器官及皮肤造成的损伤有待进一步开展临床研究.     

基于矢量量化压缩的大规模体数据直接绘制

针对大规模体数据通常不适合于硬件三维纹理加速绘制的问题,使用基于区域分裂的LBG算法对大规模体数据进行矢量量化压缩,使得其压缩编码适合硬件纹理空间大小.并在图形硬件的可编程渲染器中对压缩后的三维纹理体数据进行实时地矢量解码和绘制,在解码过程中通过设定掩码纹理给出了大规模体数据的局部感兴趣区域的体绘制.实验结果表明,在不同压缩比和信噪比下,大规模体数据绘制的图像仍然具有较高的质量且维持高帧速率,绘制性能满足实时交互.     

利用投影数据重排进行锥形束体积重建的改进算法

针对锥顶轨迹为单圆的锥形束体积重建问题,提出了一种基于平板检测器的T-FDK算法．不同于传统的FDK算法,该算法首先将锥形束投影数据重排为倾斜平行投影数据,然后再经过加权滤波和反投影重建,最后重建出待测物体的三维结构．数据仿真实验结果表明,该算法在保持与传统FDK算法有相同的计算复杂度的同时,重建图像的质量有了明显的提高,可以确保在较大的锥角范围内获得满意的重建图像．因而该算法在医学成像和无损探伤等领域具有重要的实用价值．     

云南宁蒗地区喜山期斑岩带成矿条件研究

通过对宁蒗地区喜山期班岩带各斑岩体（群）地质特征、岩石地球化学等方面的研究，一致地表明其斑岩属含矿斑岩。斑岩体（群）侵位的各时代围岩地层亦具有一定的含矿性。随着斑岩带围岩合矿层位的变更和斑岩体自身含矿性的变化，斑岩铜矿和斑岩外接触带矿床（或矿化）也随之发生变化，形成由一系列多矿种、多类型矿床构成的矿床系列。宁蒗地区喜山期斑岩带及其成矿系列严格受近南北向的包都—波罗弧形断裂带控制，该斑岩带实为构造—斑岩—成矿三位一体的喜山期构造—斑岩成矿带。