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1.
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)%.  相似文献   
2.
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.  相似文献   
3.
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)%。  相似文献   
4.
主要从以下两个方面对广义模糊集合论进行阐述一是广义模糊集合与普通模糊集合的关系;二是目前广义模糊集合在实际中的应用模式.  相似文献   
5.
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。  相似文献   
6.
疾病的数字化分析精确诊断与安全有效的精确治疗在临床具重要意义,而现代数字化影像设备与相关图像分析软件系统是其重要保证之一,亦是现代医疗器械产业中的主流产品.在产业发展中起着主导和引领作用。目前全球的数字化医疗影像设备市场主要被关、日、德等少数国家的少数几个跨国公司所垄断,我国相关产业由于研究基础薄弱、技术储备不足、创新能力低,以致其产品大多缺乏自主知识产权。国家973计划项目“现代医学成像与高维图像分析关键科学问题研究”深入开展了现代医学成像与高维图像分析中的理论模型与方法研究,本文主要介绍了该项目在医学成像与分析的基础理论模型、低剂量X线断层成像(CT)优质成像、快速磁共振成像(MRI)、正电子发射断层成像(PET)的优质动态成像,三维医学图像分割、临床病灶智能识别等取得的一系列成果,并简要展望了本领域的发展趋势及进一步的研究方向。  相似文献   
7.
针对X射线造影(XRA)图像的分割,首先分析了血管图像的基本特征和先验知识,提出血管结构的多特征模糊识别(MFFR)算法;然后提出基于先验知识引导的概率跟踪算子(PTO),该算子能够迅速地跟踪动脉血管树,并能够跨过因干扰或预处理导致的血管局部消弱和断裂区域.另外,跟踪过程中同步地进行了血管中心线和宽度的精确测量.为正确评价该方法,分别利用真实造影图像和二维仿真动脉树进行实验评估,结果表明该方法较传统方法高效,一次选定跟踪的起点,平均92.7%的可见血管段或分支可以自动提取出来,结构识别正确率平均达到90.0%.  相似文献   
8.
基于互信息熵差测度的医学图像自动优化分割   总被引:9,自引:0,他引:9  
分割问题是医学图像处理领域的热点和难点之一. 特别是如何自动确定图像中分类类数(NC)以及如何对含有病灶的医学图像进行分割这两个问题一直未能得到很好的解决. 因此, 提出一种基于互信息熵差(dMI)测度的模糊交叉分割算法(DDC). 实验结果表明, dMI揭示了分割图像与原图像的内在联系, 因而得以有效地确定NC, 而DDC算法对含有不同病灶的不同模式的医学图像能够进行自动优化分割.  相似文献   
9.
为了对DTI图像进行正则化,采用了Gaussian-MRF模型。正则化方法根据Bayes准则对图像灰度值进行最大后验(MAP)估计,估计采用模拟退火方法进行,退火温度采用指数冷却进度表。通过对不同加权梯度下的同一层图像(一共7幅)同时进行正则化实验,结果表明该方法能够改善图像的噪声性能。把本正则化方法的结果与对张量场直接进行正则化的结果进行比较,表明采用本方法能够更加有效地减小噪声影响。通过把指数冷却进度表和对数冷却进度表的结果进行比较,表明采用指数温度能够在更短的时间内获得更好的正则化效果。  相似文献   
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