基于PET/CT的孤立性肺结节的自动分割方法

为辅助医生临床诊断,提出了一种基于PET/CT(positron emission tomography/computed tomography)的孤立性肺结节的分割方法。该方法首先需要运用图像的配准算法完成相应的过程,然后分别在PET和CT中完成分割提取。在PET中获得了结节的代谢显像区域后,利用高代谢区域的中心作为种子点。使用配准算法将这些种子点映射到CT中对应的位置后,利用区域增长完成对结节结构像的提取。将该方法用于PET/CT病例数据图像分析中。实验结果表明,使用该方法可以完整地获得肺部结节的功能和结构像,从而也显示了该方法的准确性和无监督性。     

我国高端医学影像技术与装备及其产业化成果与思考

当前,高端医学影像技术,如磁共振(MRI)、计算机断层扫描(CT)、超声和正电子发射型计算机断层显像(PET)等已经成为生物医疗产业的支柱领域。中国科学院深圳先进技术研究院高端医学影像团队,开展了专门针对高端医学影像技术的前沿研究工作,在MRI、CT、超声和PET等成像技术上取得了一系列创新研究成果,并在较短时间内实现了产业化,助力推动了我国高端医学影像技术的发展。     

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。     

PET/CT医学图像去噪方法的研究

噪声元素在光子量有限的最大似然期望最大化(MLEM)方法重建PET/CT(positron emission tomography/computed tomography)图像研究的过程中影响甚至加重图像特征明暗度变化。为减小这类影响,该文提出了一种包含解剖端信息的中值非局部平均算法(AMNLM)。该算法是对适用低信噪比图像去噪的非局部平均算法(NLM)的改进。将该算法应用于临床肺部病变患者PET/CT图像的分析研究。参数反演结果表明,在视觉评估、病变对比度和噪声的权衡方面与中值滤波方法、小波滤波方法和传统NLM方法相比较,该方法具有更好的去噪效果,从而也验证了该方法的有效性。     

Chamfer Matching 在CT 和MRI 图像匹配融合中的应用

医学影像中的CT和MRI图像的精确匹配融合能为临床提供全面，丰富的诊断信息。文中首先对CT图像正常脑组织边缘做距离变换，形成距离图像，然后利用MRI图像正常脑组织边缘作为模板，实现了CT和MRI图像的精确匹配。在此基础上完成了CT和MRI的信息融合。文中算法适用于CT和MRI的匹配，并对SPECT，PET，DSA等医学图像的匹配具有参考作用。     

诊断性CT在^18F—FDG PET—CT检查中的应用

探讨诊断性CT的扫描在18F-FDG PET-CT中的应用价值.资料与方法回顾性总结2005年10月- 2005年12月,同时行PET/CT及诊断性CT检查的15例患者(男性12例,女性3例,平均年龄58岁)病例资料.结果诊断性CT的扫描,15例行18F-FDG PET-CT的患者的诊断得到确定或更正.结论诊断性CT扫描的应用可以弥补常规PET-CT检查中的某些不足,起到优势互补作用.     

用于湿性AMD辅助诊断的双模态深度学习模型

为解决眼科医生阅片工作量过大的问题,将深度学习技术应用于湿性年龄相关性黄斑变性(AMD)辅助诊断领域.针对只考虑单一模态的医学影像且未将湿性AMD进行更细化的分类,构建了适用于深度学习的双模态湿性AMD数据集,并提出一种双模态湿性AMD辅助诊断模型Wet-AMD-Net.针对不同的特征提取模型与不同的特征融合策略进行实验,效果最优的模型受试者工作特征曲线下面积(AUROC)、召回率、精确度分别达到0.988 1,0.979 2和0.982 1,超过了有多年工作经验的4位眼科医生的平均水平,用于临床辅助诊断具有实用性.     

PET/CT动态评估SD大鼠对^（18）F-FDG的摄取

目的用PET/CT动态评估SD大鼠的重要器官对^18F-FDG的代谢状况。方法 8只8周龄健康雄性SD大鼠,每只大鼠麻醉后由尾静脉注入显像剂^18F-FDG,注射后即行PET/CT检查采集数据获取图像信息。分别在10 min、30 min、50 min、70 min测量不同组织器官对^18F-FDG的标准化摄取值（Standard Uptake Value,SUV）。结果大鼠心脏随着注入显像剂18F-FDG时间的延长SUV值逐渐升高,在50～60 min中达到最高峰,随后各器官的SUV值呈下降趋势。SD大鼠大脑、哈德氏腺、肝脏及肾脏对18F-FDG的摄取在10 min左右SUV值达到最高峰,随后随时间延长各器官对^18F-FDG的SUV值逐渐下降。结论注射显像剂^18F-FDG后于40～50 min对大鼠进行PET/CT扫描可得到最佳的实验结果。     

阻燃PET的结晶性能研究

将含卤磷酸酯(A)、芳香族溴化物(B)以及含溴聚合物阻燃剂(C)与PET共混,制成阻燃型PET。应用差示扫描量热仪(DSC)法研究了这三种新型阻燃剂的加入对PET结晶性能的影响。结果表明,阻燃样品的玻璃化转变温度T_g、冷结晶温度T_gc、溶点T_m以及熔融结晶温度T_mc均比纯PET下降。阻燃剂的加入使PET的冷结晶容易进行,而从熔融态降温时的结晶过程变难。     

超声波处理对PET织物染色性能的影响

主要研究了超声波预处理对PET织物染色性能的影响.通过探讨超声频率、预处理时间、预处理温度及碱浓度对处理后织物所得色深的影响,找出对PET染色性能的影响,并优化出超声处理条件.实验结果表明,PET织物经过超声频率为40 kHz、NaOH质量浓度为3.0 g/L、60 ℃下60 min的超声处理后,PET织物可在较低的染色温度下取得更高的色深值,从而降低染色温度,节约能源,并提高染料上染率.     

基于灰度差的PET/CT三维融合算法

不同模态的医学图像经过融合可以提供丰富的诊断信息,进行有效便捷的多模态三维融合方法成为研究的热点。提出了一种基于灰度差的PET/CT三维融合算法。沿视线方向,根据PET和CT数据中采样点灰度值的变化,计算其对成像平面的贡献和融合权重;然后根据融合权重生成该采样点的光学信息,进行光线合成。实验结果表明,本文方法的人机交互简便,PET/CT三维融合后的渲染结果中可疑病灶组织与正常组织有较好的对比度。基于灰度差的PET/CT三维融合算法不需要构建额外的转换函数,能够互补PET/CT数据各自的优势进行三维融合。     

基于多模态医学图像的Alzheimer病分类方法

多模态医学影像信息已经在计算机辅助检测和诊断中被广泛地应用。在对Alzheimer病(Alzheimer's disease, AD)的分类与诊断中,结合多个模态医学影像的特征信息能够更加准确且全面地对同一AD主题进行分类与诊断。该文提出了一种基于卷积神经网络的模型结构,分别对AD病患的磁共振图像(MRI)和正电子发射型计算机断层显像(PET)图像进行3D卷积操作来提取各自模态的特征信息,并应用模型融合方法对模态特征信息加以融合,从而得到包含更加丰富的多模态特征信息。最后用全连接神经网络将上述提取的多模态特征信息进行分类预测。通过在AD神经影像学倡议(Alzheimer's disease neuroimaging initiative, ADNI)公开数据集上的实验结果表明:该文所提出的模型在准确率(accuracy, ACC)和曲线下面积(area under the curve, AUC)的性能评价中都取得了更加优越的结果。     

PBT/PET复合纤维的结构特征与热收缩率表征

利用扫描电子显微镜和光学显微镜观察分析了PBT/PET复合纤维的截面与双边分布特征,并由此表征了PBT和PET的内外侧分布与卷曲形态.采用DSC热分析技术测量了该复合纤维的结晶度,并根据热湿收缩试验讨论了其与纤维热收缩的关系.     

差分累积PET/CT三维融合

PET/CT一体机的出现,使PET/CT三维融合方法成为研究的热点。现有基于光线投射算法的PET/CT三维融合需要构建多个转换函数,人机交互复杂且耗时较多,融合效果中正常与非正常组织对比度差。针对这一问题,提出了一种基于差分累积的PET/CT三维融合方法,沿视线方向,根据PET数据中采样点灰度值的变化,计算其对成像平面的贡献和融合权重;对CT数据进行光照计算后,根据计算得到的权重将PET与CT当前采样点的颜色和不透明度进行融合。实验结果表明,该方法的人机交互简便,PET/CT三维融合后的渲染结果中可疑病灶组织与正常组织有较好的对比度。     

~(18)F-FDG PET/CT、增强CT和MRI对结直肠癌肝转移的诊断价值及肝脏SUVmax与患者临床特征的关系

探讨~(18)F-FDG PET/CT、增强CT和MRI对结直肠癌肝转移(colorectal liver metastasis, CRLM)的诊断效能,并研究肝脏最大标准化摄取值(the maximum standardized uptake value, SUVmax)对CRLM的诊断价值,同时探讨肝脏SUVmax与患者临床特征的相关性。方法所有研究对象均进行了~(18)F-FDG PET/CT、腹部增强CT和MRI检查,并于PET/CT检查前后1周进行血清癌胚抗原(carcinoembryonic antigen, CEA)和糖类抗原199(Carbohydrate antigen 199, CA199)水平测定。结果通过Kappa一致性检验分析,PET/CT与最终诊断的一致性(Kappa=0.783)高于MRI和增强CT(Kappa值分别为0.634、0.268)。对CRLM的诊断效能,PET/CT的诊断效能较高, MRI的诊断效能次之。单因素方差分析显示,肝脏SUVmax与血清CEA有关(P0.05),与患者性别、年龄、原发肿瘤位置、病理类型、组织学分化程度及血清CA199无关(p0.05)。结论 PET/CT对CRLM的诊断价值优于MRI,增强CT的诊断效能相对较差。肝脏SUVmax和血清CEA对于预测CRLM具有一定的价值,可以用来指导临床。     

基于区域增长算法分割DICOM格式的CT肝脏图像

在计算机辅助诊断中,为减少数据损失与处理时间,直接从DICOM格式的CT腹部图像中分割肝脏组织.利用区域增长算法自动分割CT肝脏,并和医生手工分割的肝脏图像做对比.分割的肝脏图像与原图像相比,自动分割的肝脏和原图像肝脏接近一致,得到较为满意的效果.区域增长分割算法能从胸腹腔CT图像中分割出保留灰度的肝脏,为CT图像的计算机辅助诊断起到了重要的作用.     

我国自行研制开发的PET正式投入市场

PET是继CT和MRI（核磁共振）之后应用于临床的一种新型的影像技术,其全称为：正电子发射型计算机断层显像,简称PET。它是当今最高层次的核医学技术,也是当前医学界公认的最先进的大型医疗诊断成像设备之一。     

基于DRLSE方法的全自动CT图像脂肪肝诊断系统

利用CT对脂肪肝进行诊断是通过肝脏和脾脏的CT比值来判定脂肪肝严重程度,临床上需要手动取肝脏和脾脏的CT值,工作量较大.为此提出了一种基于CT图像处理的全自动脂肪肝识别系统以完全自动地识别脂肪肝以及判断严重程度,减少人工干预,为进一步确诊提供辅证.该系统采用直方图统计和最大连通区提取对肝脏进行分割,运用相对位置统计方法对脾脏进行初始定位,然后采用基于距离规则化的水平集演化(DRLSE)方法对脾脏进行自动分割,分别取得肝脏和脾脏的CT值,最后进行CT值对比得到判定结果.通过临床中正常与不同程度脂肪肝的90例样本的测试与验证,该系统具有较高的识别准确率.     

不同成分等离子体对PET薄膜表面亲水性改性的影响

采用射频容性耦合等离子体(CCP)对聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)薄膜进行不同气氛下的表面改性处理,研究氩等离子体和氩/氧混合等离子体对PET薄膜表面形貌、成分、亲水性和结合性能的影响.研究结果表明,氩/氧等离子体处理相较于纯氩等离子体处理,由于氧的化学活性,提升了等离子体的化学作用,处理后PET薄膜表面粗糙度增加,并引入大量含氧官能团,显著提高了薄膜的亲水性,提升了其与金膜的黏结力.     

采用局部相位的Nonlocal低剂量CT图像去噪

通过引入局部相位特征,提出了一种新的基于NL-means的低剂量CT图像去噪算法.在非局部滤波器中引入局部相位,设计新的图像子块相似性测度函数,用于低剂量CT图像的去噪.通过与其他4种流行的去噪算法进行模拟图像数值比较,并对真实图像去噪进行临床评价,结果表明：所提出的方法在对低剂量CT图像去除噪声的同时,能保留具有重要诊断价值的CT图像特征,如边界、囊肿区及低密度区等.量化及临床实验结果表明所提出的算法能有效地滤除低剂量CT图像中的噪声并保留图像中有用的诊断信息.