一种基于有偏场的医学图像自动分割算法

临床应用对医学图像分割的准确度和算法的速度要求较高,但是由于图像本身受噪声、偏移场效应等的影响,使得分割算法很难达到理想的效果。人工分割方法可在原始图像上直接画出期望的边界,然而费时费力,分割结果完全依赖于分割者的解剖知识和经验且分割结果难以再现。针对磁共振(MR)图像存在偏移场的问题,以及避免人为参与,将一种基于有偏场的适配聚类算法与活动形状模型算法(ASM)相结合,提出了一种将基于MR图像的自动分割方法。该算法能够校正扫描间和扫描内部的灰度不均匀性,避免了图像不同程度地丢失原图像的信息,并达到全自动分割图像数据,该方法较传统算法更精确和稳健,可在医学图像处理和分析中发挥作用。     

视障大学生基础听觉能力测量

对21名视障大学生的三项基础听觉能力进行了测量,并与21名正常大学生的结果进行比较。测量的基础听觉能力包括左右耳的11个频点纯音绝对听阈、80d B窄带噪声掩蔽下11个频点纯音的双耳掩蔽阈以及3个频点的纯音频率差别阈限。测量结果表明,视障大学生在此三项听觉能力上的各频率平均值均优于正常大学生,并且具有显著性差异。三项能力上均呈现低频比中高频优势明显的特点。其中,视障学生的纯音频率差别阈限上表现尤为突出,三个频点的平均值仅为正常大学生的1/4。     

基于灰色关联分析的医学图像三维插值方法

将灰色关联分析引入三维图像插值中,提出了一种新的插值方法:先通过灰色关联度来确定待插值点的最佳匹配点位置,再确定待插值点的灰度值.实验结果表明本文方法在基本不增大运算时间的情况下比传统的几种方法插值结果的均方差均有明显降低.     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感.针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法.将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法.实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际.