一种多尺度X射线胸片图像增强算法

针对医学X射线胸片增强的同时会在大尺度边缘产生伪影从而影响医学诊断的问题,提出了一种基于边缘的非线性X射线胸片增强算法(MSCE).该算法先将图像进行多尺度分解,然后结合人眼视觉对对比度敏感的感知特性,计算图像基于边缘的局部对比度,通过结合其局部对比度信息控制各尺度信号增强系数,最后重建得到增强后的图像.MSCE算法能在保证小信号增强能力的同时,较大限度地抑止大尺度信号边缘伪影.实验结果表明,与Vuylsteke以及Stahl的非线性增强算法相比,在保证同样细节增强能力的同时,其大尺度边缘区的平均局部方差分别下降了约36.78%和29.64%,实验验证了MSCE算法具有优越的整体视觉质量.     

一种医学X射线图像动态范围扩展方法

针对使用影像增强器或电荷耦合器(CCD)的数字X射线成像设备(DR)动态范围小的不足,提出一种采用尺度空间分解的X射线图像动态范围扩展方法.首先,对成像对象进行2次不同球管电压下的低剂量曝光,得到2幅小动态范围图像,然后在尺度空间对2幅图像进行分解.最后通过重构2幅图像的分解分量重建1幅宽动态范围图像.实验结果表明,该方法能使图像包含的成像对象感兴趣区域由2个扩展到3个甚至更多.2次曝光的皮肤表面吸收剂量总和为2.646×104Gy/cm2,却并未增加患者皮肤表面吸收剂量.将此方法用于使用影像增强器或电荷耦合器的数字X射线成像设备,有利于提高这些设备的利用率.     

血管横截面参数模型及其在血管重建中的应用

为了改善传统重建方法在稀疏投影等病态情形下的重建效果，分析了描述血管弹性性质的微分方程，并利用离散余弦变换的能量压缩特性，建立了具有圆形分量、椭圆分量等10个参数的截面模型，与圆形、椭圆形截面模型相比，该模型能够更逼真地描述血管横截面。利用该模型还可以对传统重建方法进行后处理，从而改善重建效果。仿真结果表明：该模型描述各种血管横截面的误差仅为2．04％，在病态投影的情况下可以使重建误差减小到5％左右。     

基于三维分叉模型的血管轴重建方法

针对血管轴重建中血管段难以配准的问题，提出了一种基于先验分叉模型的血管轴重建方法。该方法利用血管走向和分叉结构的先验信息，对血管片段进行基于先验分叉模型的配准，从而更有效地将血管分支的三维结构信息提取出来。实验结果表明，该方法降低了血管片断重建的复杂度，提高了重建速度和重建精度。     

基于树形模型的血管三维拓扑结构描述

针对磁共振血管成像的特点，提出了一个系统框架，将其中的血管表示为具有一定逻辑结构且保持原血管拓扑结构的特征树，先通过预处理提取出血管并进行三维细化，再递归跟踪血管骨架生成特征树并进行遍历提取出血管的分支点和端点．考虑到实际图像的复杂性，进一步引入森林来完全描述血管树．利用该系统可以进一步实现数字减影血管造影和磁共振血管成像的融合，并在此基础上实现脑血管的三维重建，对于临床血管图像的实验证明了该系统的可行性与有效性。     

L_1范数字典约束的感兴趣区域CT图像重建算法

针对现有全变分(TV)约束感兴趣区域(ROI)重建方法易产生块状伪影、细小结构丢失的问题,提出了一种L1范数字典稀疏约束的ROI低剂量CT医学图像重建算法。首先将ROI医学图像重建问题转化为最优化问题,以罚加权最小二乘函数为保真项,L1范数字典稀疏表示为约束项构建目标函数;然后将目标函数分解为图像更新和字典稀疏表示两个子优化问题,并交替求解上述两个子优化问题,实现ROI图像重建。胸腔模体仿真实验结果表明,在分别添加光子数为1×105、5×104和1×104泊松噪声投影情况下,与TV约束重建方法相比,图像结构相似度(SSIM)分别提高约0.103 5、0.113 1和0.125 8,峰值信噪比分别提高4.88、4.93和5.44dB。山羊肺部实际CT扫描实验结果进一步证明,本文算法能够有效地去除块状伪影且较好的保留细小结构。     

强迫选择实验中的心理测量函数研究

为了评价观察者在视觉检测实验中的感知能力,提出一种含约束条件的最大似然拟合方法.该方法通过强迫选择实验获得不同视觉刺激强度下的主观识别率,通过离差分析筛选出有效的实验数据,然后采用最大似然准则拟合出识别率与刺激强度的函数关系.实验建立了2选项和4选项强迫选择实验的心理测量函数,其中刺激信号的面积覆盖100~400 mm2.实验结果表明:拟合的均方误差在0.05附近,决定系数近似为0.9;两位观察者的心理测量函数的最大误差是0.046 6;相比非线性最小二乘拟合,最大似然拟合具有更高的拟合准确率.     

双能量乳腺X射线成像噪声分析与评价方法

针对双能量乳腺X射线成像结果易受到成像噪声影响的问题,提出了一种新的用于评价成像噪声对双能量计算结果影响的方法.该方法首先采用乳腺体模在两台临床常用的乳腺X射线成像系统中用双能量曝光,计算出成像噪声大小,并根据双能量成像物理模型推导出双能量计算结果对成像噪声的敏感度指标公式,然后依据公式和成像噪声水平评价敏感度大小.使用该评价方法对成像噪声引起的钙化图像背景区域的波动值以及钙化点的对比度信噪比值进行研究,仿真结果表明,成像噪声对双能量计算结果的影响较大,对于Essential系统,成像噪声会给钙化图像背景区域带来100～120μm的波动;对于DS系统,波动为160～200μm.Essential系统的性能明显优于DS系统,更适合于双能量乳腺X射线成像.     

一种快速迭代软阈值稀疏角CT重建算法

针对目前迭代软阈值稀疏角CT重建算法收敛速度较慢的问题,提出了一种基于全变分约束的快速迭代软阈值稀疏角CT重建算法.该算法首先对CT稀疏投影数据采用联合代数重建算法(SART)进行重建,以获得满足数据一致性的重建图像,然后计算SART重建图像的离散梯度变换,并对其进行软阈值滤波,最后利用离散梯度变换的伪逆更新重建图像.由于在迭代过程中利用了前2次迭代重建图像作为下一次迭代的初始图像,因而加快了重建算法的收敛速度.对Shepp-Logan模体进行仿真的实验结果表明:在无噪、5×104和2×105光子泊松噪声情况下,与SART重建算法、基于Harr小波的快速迭代软阈值算法以及基于全变分约束的迭代软阈值重建算法相比,该重建算法的收敛速度有明显提高,同时能够有效减小图像的相对重建误差.     

布尔雷唐变换及其性质的研究

针对三维重建中数字减影（DSA）的成像模型不够精确的问题,提出了一种二值图像的二值投影模型－布尔雷唐（Radon)变换。在连续域内,给出了布尔Radon变换和逆变换的定义,证明了完全重建条件。讨论了布尔Radon变换的4个性质,利用这些性质和三角多项式逼近方法,很好地解决了有限角和稀疏投影下的二值重建问题。