基于多尺度形态学滤波的CT图像疑似肺结节提取

CT图像中疑似结节病灶区域的分割和提取是肺部CAD系统的关键和难点.研究一种基于肺结节几何特征的多尺度形态学滤波的疑似结节区域提取算法,构造了一组不同尺度的类圆形结构元素进行形态学滤波.经过多尺度处理,不同大小的疑似肺结节区域得到增强和突出,气管、血管等线形解剖组织得到了削弱和抑制,结构元素的几何参数及二值化阈值参数的选取不需要人工设置.实验结果表明,该算法可以较好地实现不同大小疑似结节区域的自动提取.     

Flash文件格式剖析

本文首先对FLASH的背景以及发展应用进行简单介绍，然后重点讨论了SWF文件格式的规范及其特征，最后介绍了Flash SDK的类库构成和SWF文件格式的转化。     

Flash文件格式剖析

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一种改进的CT胸部图像肺组织分割方法

为了对病变肺部图像进行准确分割,对通常的肺组织分割算法进行了分析和改进,将小波变换与数学形态学引入肺分割算法.通过小波变换对图像进行分解,再运用数学形态学对分解后的各个分量执行不同的修补方法:对低频分量作形态学闭运算,对高频分量作形态学开运算;从而在适当的尺度修正图像的基本特征而不影响细节特征,在重构之后获得理想的肺区域.利用改进后的算法,对医院的36组临床HRCT数据进行分割,并与手工分割结果和通常算法的分割结果进行了比较.结果表明,该方法分割结果准确,能有效提高肺组织分割的平均敏感性.     

基于Snake模型的病变CT肺部图像分割

传统的肺实质分割算法大多基于阈值法、区域增长、边缘提取以及形态学等方法,这对健康肺部CT图像可以得到比较理想的分割结果,但临床上所面临的CT图像大多具有各种病变,严重时会导致肺实质大面积缺失或呈区域性离散块状,这使得传统的肺实质分割算法效果不理想.为此,提出一种以生理解剖学知识为基础并基于Snake模型的肺实质分割算法.通过多组CT图像实验表明,无论肺内有无病变,该算法对CT肺部图像分割效果理想,而且速度快、完全自动.     

基于局部自适应约束的图像恢复模型

针对基于自适应Lp范数的图像恢复(adaptiveLpnorm based image restoration,ALPIR)模型在恢复图像时引入"阶梯"效应的问题,提出了一个基于局部自适应约束的图像恢复模型."阶梯"效应的产生与ALPIR模型的Lp范数自适应方案性能密切相关;在新模型中,依据人类视觉感知特性,采用图像方向信息测度和局部方差表征图像的边缘特征,利用可见度函数构建了一个新的自适应方案确定Lp范数.实验结果表明,新模型在恢复图像的同时很好地保持了图像的边缘细节,有效地抑制了"阶梯"效应,综合性能优于ALPIR模型.     

基于优化水平集方法的CT图像肺结节检测算法

对Chan-Vese水平集图像分割方法进行分析和改进,提出了结合全局区域均值和局部边界信息的水平集改进算法,应用于肺部CT图像分割和肺结节检测。在图像分割的目标函数中,在Chan-Vese方法基础上,引入局部边界统计特性能量项,以利于提高肺部医学图像分割的准确率和分割速度。实验表明,该方法可以很好地分割出肺实质轮廓和肺结节病灶区域,在分割速度上比Chan-Vese方法有了明显的提高,检测结果不依赖于初始设置,将人工交互降至最低,有利于实现CT图像肺结节自动检测。     

基于CT图像的自动肺实质分割方法

在肺癌、肺气肿等肺部疾病计算机辅助诊断方法中,肺实质分割是最核心的步骤.提出一种基于三维CT图像序列的新的自动肺实质分割方法,综合利用了阈值分割、区域增长及数学形态学等算法,并在特定体层通过图搜索算法精确定位左右肺前后连接线狭窄区域,有效解决了肺实质边缘结节易分割遗漏及左右肺分离的难题.通过多组胸部CT序列图像的实验证明,该方法对于肺实质分割非常精确有效.     

多梯度复杂图像的分割

图像分割是一种重要的图像分析技术,它不仅得到人们广泛的重视和研究,也在实际中得到大量的应用。本文针对一些经典分割算法对多梯度复杂图像分割边缘定位不准确,易受噪声干扰的特点,提出了一种利用图像边缘区域对多梯度复杂图像进行自适应阈值分割的算法。通过对各种算法的比较,本算法抗干扰能力较强,稳定性好,而且完全自动,不需预先设定任何参数。对多种图像的实验表明本文方法十分有效。     

工作流技术在医学影像算法平台中的应用研究

将工作流技术引入算法开发平台,采用组件与多层体系结构建立了一个算法流程,可以动态管理的集成化医学影像算法平台,并给出了一个算法列表组件实例来分析工作流技术在算法平台中的应用.通过该平台研发出的肺癌计算机辅助诊断原型系统,算法流程定义灵活,基于多名临床肺癌患者CT影像测试,对于肺结节检测敏感性较高,基本满足医生临床诊断需求.