医学图像处理技术浅谈

介绍了医学图像处理技术的各个方面,如图像的来源、图像分割、图像配准、图像融合等,简要阐述了各个方面的主要技术方法和发展方向,使得从总体上对医学图像处理技术有一个比较清楚的了解。     

基于VTK的医学图像三维重建系统的设计与实现

VTK(The Visualization Toolkits)是一个基于面向对象方法设计的、功能强大的可视化和图形图像处理的工具箱。文中针对医学图形图像处理的需要和特点，利用VTK的图像处理和可视化及图形显示功能，用面向对象的方法设计和实现了一个医学图形图像处理系统Med3REC，为虚拟现实和医学图像归档及传输系统的开发奠定了基础。     

图像处理与计算机图形学国际研讨会

近年来，随着计算机科学技术和医学等学科的迅猛发展，偏微分方程及其数值方法应用于图像处理获得很大的成功。图像技术在因特网上的应用发展迅猛，在图像处理领域出现了许多有待研究的问题，其中相当一部分在本质上是数学问题。可以说，与图像处理相关的数学问题的逐步解决，将为图像技术的发展开拓新的空间。     

医学图像配准方法分类及现状

医学图像配准是医学图像融合的前提，是目前医学图像处理中的热点，具有重要的临床诊断和治疗价值。依据7个标准对医学图像配准方法进行了分类，然后从3个方面综述了目前的一些主要的医学图像配准方法，如矩和主轴法、互信息法和相关法等。由于医学图像配准是一项比较复杂和困难的课题，尽管目前已提出许多算法，但并没有一种配准方法能在各个方面都达到理想要求，因此不得不在精确度、速度、自动化程度等方面加以取舍。随着计算机技术和医学成像技术的发展，医学图像的配准技术也一定会得到快速发展。     

噪声边界的平滑处理

本文研究计算机图像处理中的噪声边界平滑技术，包括色块边界跟踪，边界曲线光滑，区域填充，区域收缩四个部分。文中提出联合边界的概念，从而减少了运算量；对传统的填充算法－－奇偶校验法进行改进，设计了简洁可靠的判断方法；把二维表（填充数据）改为一维表，则大大节约了存储空间。     

医学图像配准技术及实现概况

随着各种医学成像设备在临床中的大量应用，医学图像配准在诊断和疗效评价等方面显示出了重要价值，逐渐成为医学图像处理领域的一个研究重点.我们对医学图像配准中的一些关键技术及主要方法进行了综述，比较了各种算法的特点及其应用场合，对医学图像配准的发展趋势进行了展望.     

谈中专卫校的物理教学

物理学是医学发展的基础学科之一；物理学在医学中的应用有着悠久的历史渊源；医学的发展与应用离不开物理学的方法和技术，物理学与医学的关系密切。中专卫校生学习物理是必要的，培养他们学习物理的兴趣是学好物理的关键。物理教学中应注意纵向联系－物理知识的深化，同时应注意横向联系－与医学联系的教学，从而更好地激发学习物理的兴趣。     

X光胸片中肋骨信息自动提取算法及实现

在分析X光胸片图像及肋骨特点的基础上，提出了符合医学规范的肋骨信息自动提取步骤及相应算法．此算法充分利用图像中值滤波、边缘提取、种子跟踪、抛物线拟合等相关的一些图像处理技术，并结合X光胸片中肋骨线的生物学特点，最终实现了图像处理技术在一个具体实例中的成功应用．将该算法应用于具体实例——肺结核病灶自动定位，取得较好的定位速度和准确度．     

数字医学在精准骨科手术中的应用

现代骨科医学与计算机科学的融合促进了数字骨科医学的发展.通过厦门大学计算机系生物医学实验室在数字骨科医学领域取得成功的3个典型案例,验证了数字骨科医学应用计算机三维图像处理技术和多种数字图像处理方法,可以直观地显示病人病变部位的骨骼形态,并且在术前设计手术方案,可以预测术后效果,精准度优于传统医学方法.     

基于核独立分量分析的PET图像处理

随着医学戍像和计算机辅助技术的发展,从二维医学图像到三雏可视化技术,医学图像处理技术已经是目前医学技术中发展最快的领域之一。PET／CT系统因为同时具有多层螺旋CT和PET的临床特点,可以同时提供结构和功能方面的信息,在临床上有着广泛的应用前景。对它的图像处理也成了研究热点。因此本文对处理PET图像进行研究。本文研究了基于核独立分量分析的去噪应用于PET图像处理,实验结果表明,相对于医学图像处理中传统ICA去噪算法,本文所采用的去噪算法更适合于PET图像的处理。因此,可以判定Kernel-ICA在PET图像的去噪处理中是一种非常实用而且有效的算法,进而也可以推断出在PET图像处理中,基于Kernel-ICA的去噪算法具有很好的发展前景。     

医学图像分割算法分类及特点

医学图像分割技术是医学图像处理与分析领域的重要课题之一,也是近年来备受研究人员关注的热点问题。医学图像分割的目的是把图像中具有特殊含义的不同区域分割歼来,并使分割结果尽可能的接近解剖结构,从而为临床诊疗和病理学研究提供可靠依据。由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性及个体之间的差异性,一般图像分割方法直接应用于医学图像并不能得到理想分割效果为此必须寻找一种有效的医学图像分割方法。     

混合高斯噪声下的医学荧光染色图像去噪

中值滤波是比较常见的去噪方法,但如何选择最优滤波窗口则是决定图像去噪效果的关键性因素,尤其是针对无法获知无噪声的真实图像的医学图像,通过估计平滑后的误差来选择滤波窗口变得更加困难。本文通过Pilot估计针对医学荧光染色图像中的混合高斯噪声进行了估计,再通过广义SURE方法计算不同窗口下的估计误差,从而得到中值滤波的最优窗口大小,使得图像在尽可能保留纹理信息的情况下最大可能的去除了图像噪声。     

用VC＋＋和DCMTK显示DICOM医学图像

DICOM是医学影像存储和传输的国际标准,它的制定为不同的医学影像设备和用户提供了统一的接口标准和交互协议。解读DICOM的医学图像文件格式以及用利用VC＋＋和DCMTK显示方法显示DICOM医学图像。     

基于滑动权值经验模式分解的医学图像增强研究

医学影像设备由于外在和内在因素的影响,所成图像对比度较低。运用小波、超小波增强算法,由于基函数需预先设定,无法自适应分析局部特性,导致增强后图像引入较大的噪声,图像细节出现畸变。二维经验模式分解(BEMD)可以数据自驱动分析局部数据;但由于插值算法或极值的影响,分解分量存在斑块或斑点的缺陷,影响后续处理。针对这种情况,提出了运用随局部数据自适应调整的滑动权值函数的滑动权值经验模式分解(SWEMD),解决了BEMD的缺陷。将SWEMD引入医学图像增强,并结合提出的非线性增强规则,能够更好地增强原始图像,增强图像的细节清晰无变形,对比度适中。实验证明该算法的增强效果优于目前的图像增强算法。     

弹性的二维医学图像配准算法

提出了一个弹性二维医学图像配准算法,该算法将基于像素浓度值配准算法和基于特征点的配准算法相结合,采用自动的特征点定位算法,使用薄板样条算法来提高配准的精度,从而可以对二维医学图像进行自动、准确的配准。首先,用基于像素浓度值的全局仿射配准实现对鲁棒配准的初始估计;然后,通过使用基于特征点的迭代配准算法,使得全局仿射配准结果在第2步配准算法中得到进一步的细化而使其配准结果具有更高的准确性。对二维PHANTOM图像的实验结果表明,该算法具有鲁棒性。     

Mobile Agent在医学影像分布式信息系统中的应用

分析了医学影像信息的特点，提出了基于Mobile Agent的分布式信息系统模型，探讨了Mobile Agent的实现方法和相关技术。     

基于VC++和Matlab混编的DICOM医学图像分割实现

DICOM是各种数字化影像设备的图像格式和数据传输标准,许多医学图像都采用了DICOM标准。本文通过综合分析VC++和Matlab几种接口方式,结合实例在Matlab中编写COM组件实现DICOM图像读取和文件类型转化,在VC++环境中利用混合编程技术调用COM组件,并采用半阈值化算法对获得的图像进行分割。混编方法结合了VC与Matlab各自的优势,实现过程方便快捷,实验分割效果良好。     

一种基于遗传神经网络的医学图像分割方法

针对一类具有纹理特征的医学图像,提出一种结合纹理信息,利用遗传神经网络的图像分割方法。该方法以混合递阶遗传算法优化径向基神经网络,同时优化其结构及参数。试验表明,该方法应用于生物医学图像,能够区分图像不同的纹理区域,获得较好的分割效果。     

非标定图像的无缝拼接技术研究

为了降低图像拼接中对图像序列获取的苛刻要求,增强拼接算法的适应性和灵活性,本文给出了一种从特征点提取,匹配到图像间点变换估计和拼接融合的全自动稳健算法。实验结果表明,该算法不仅保持了较好的图像拼接准确性和鲁棒性,而且降低了对图像序列获取的要求．增强了应用的适应性和灵活性。     

基于分形几何的数字图像处理

数字图像处理是将二维图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。一幅二维图像不能完全反映自然界中的三维景物的信息,这就对图像处理提出更高的要求。分形几何用以描述自然界中普遍存在着的不规则对象：分形图像压缩能够满足目前的数字图像处理要求。