基于细胞自动机的MRI脑肿瘤分割方法

提出一种基于细胞自动机的脑肿瘤分割方法.首先通过人工交互输入一条线,使用细胞自动机模型对脑肿瘤图像进行分割,得到肿瘤图像的标号图,然后使用活动轮廓模型对标号图进行优化处理,除去非肿瘤像素点的干扰,得到更平滑的脑肿瘤轮廓.使用该方法在对比增强T1加权MRI脑肿瘤图像进行分割实验.实验结果表明,此方法能够很好地解决脑肿瘤分割过程中容易出现的不完全分割问题,分割准确率(Dice相似系数)可达到(94.07±1.58)％.     

基于加权红-黑小波变换的DR图像增强

目的:数字化X线图像(DR)细节常被淹没、动态范围宽.本研究使用了一种基于加权红-黑小波(WRB)变换的增强方法解决这一问题.方法:原始DR图像先进行对数变换,然后对变换后的图像进行WRB分解得到各层的系数;通过设计的分段非线性子带系数操作函数,分别对各层系数进行处理,最后利用WRB反变换和处理过的子带系数重构出增强的图像.结果:WRB方法测试原始DR图像,平均运行时间约为0.6 s;利用该方法对DR图像进行增强后,图像细节显示效果和对比度均得到提升,且无光晕伪影产生;与一些常用的增强算法相比,用WRB算法增强的图像信息熵和交叉熵指标均较优.结论:相比一些传统增强算法,基于加权红-黑小波变换的DR图像增强方法具有明显优势,不仅能有效压缩图像动态范围,还增强图像细节和对比度.     

基于细胞自动机的脑部磁共振成像脑肿瘤分割方法

提出一种基于细胞自动机的脑肿瘤分割方法。首先通过人工交互输入一条线,使用细胞自动机模型对脑肿瘤图像进行分割,得到肿瘤图像的标号图,然后使用活动轮廓模型对标号图进行优化处理,除去非肿瘤像素点的干扰,得到更平滑的脑肿瘤轮廓。使用该方法在对比增强T1加权MRI脑肿瘤图像进行分割实验。实验结果表明,此方法能够很好地解决脑肿瘤分割过程中容易出现的不完全分割问题,分割准确率(Dice相似系数)可达到(94.07±1.58)%。     

差分累积PET/CT三维融合

PET/CT一体机的出现,使PET/CT三维融合方法成为研究的热点。现有基于光线投射算法的PET/CT三维融合需要构建多个转换函数,人机交互复杂且耗时较多,融合效果中正常与非正常组织对比度差。针对这一问题,提出了一种基于差分累积的PET/CT三维融合方法,沿视线方向,根据PET数据中采样点灰度值的变化,计算其对成像平面的贡献和融合权重;对CT数据进行光照计算后,根据计算得到的权重将PET与CT当前采样点的颜色和不透明度进行融合。实验结果表明,该方法的人机交互简便,PET/CT三维融合后的渲染结果中可疑病灶组织与正常组织有较好的对比度。     

高斯衰减体绘制

为了解决医学数据中感兴趣组织易被非感兴趣组织遮挡的问题,提出了一种高斯衰减体绘制方法。首先对感兴趣组织进行空间定位,以快速确定观察区域。然后根据当前采样点与定位点连线和投射光线的夹角,以及当前采样点到定位点的空间距离来构建高斯衰减函数。最后将该高斯函数作用于当前采样点的不透明度。可以有效地减弱非感兴趣组织对感兴趣组织的影响和遮挡,突出感兴趣组织的空间结构信息。实验结果表明,方法具有简洁高效的人机交互,且对感兴趣区域可以进行有效地增强显示。     

一种心肌应变图的快速绘制方法

灰度B超图显示心脏的解剖结构,应变图可反映心肌的力学信息。心肌应变图与心脏灰度B超图混叠显示,有助于观察各阶段心肌组织的形态学及力学上的变化。提出一种心肌彩色应变图覆盖到心脏灰度B超图的快速绘制方法,即整体映射方法。采用Sonix RP超声系统扫描正常成年男性心脏6 s,保存左心室长轴的超声射频信号,经过重建灰度B超图像、计算位移图及应变图、勾画心肌的区域、彩色编码应变值等处理步骤,将心肌应变图整体映射到心脏灰度B超图上相应的位置,完成灰度B超图与彩色应变图混叠显示。实验结果:该方法绘制时间短,心肌勾画区域为1×10~6个像素点时,彩色应变图的绘制时间约为0.24 s,心肌勾画区域为4×10~6个像素点时,彩色应变图的绘制时间约为2.4 s。说明提出的心肌应变图的整体映射绘制方法,费时少,可以用于实现实时观察心肌的形状和弹性信息。