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.     

基于图像特征的智能肺癌识别

提出一种基于图像特征进行计算机辅助医学诊断的智能算法。该算法使用神经网络技术有效地从彩色细胞切片图像中识别出肺癌细胞。首先，通过图像预处理和图像分割技术提取出切片图像中细胞的形状和颜色特征。接着，将这些图像特征输入训练好的肺癌分类识别神经网络，智能地识别出肺癌细胞。     

基于CT图像的全髋关节置换辅助诊断算法

计算机辅助诊断算法是医学图像处理领域的研究热门。全髋关节置换前医生需要手动对比CT与股骨柄图像进行诊断。提出了一种基于CT图像的人工髋关节置换辅助诊断算法。首先统一CT图像与人工髋关节图像的度量,然后通过图像处理提取CT中股骨头中心与股骨干轴线作为内部基准,最后根据基准对人工髋关节图像进行几何变换,与CT图像融合后以模拟植入后效果,辅助医生诊断。实验结果表明,该算法能够准确地将人工髋关节图像与CT图像配准。     

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.     

用于计算机辅助诊断的肺实质自动分割方法

在肺结节的计算机辅助诊断过程中,肺实质的分割是关键的步骤。传统的肺部分割方法都是基于肺实质与周围组织对X线的衰减强度不同而进行的。这些方法对正常的肺部能得到理想的结果,但当肺部存在肺结节等异常征象时,这些方法会出现错误。该文提出了一套完整肺实质分割流程,首先用阈值法和边界跟踪算法得到初始的肺部轮廓,然后提出一种新的基于计算局部二维凸包的方法对原始的肺部轮廓进行修正。该算法能将与肺部周围组织相连的肺结节包括在肺实质中,从而在肺部存在与胸膜相连的结节的情况下也能得到满意的分割结果。采用该算法对6个病人的约400张肺部CT图像进行了肺实质提取,实验结果显示:该算法对正常和异常征象的肺部CT图像进行分割的正确率均能达到83%以上,为肺结节的计算机诊断提供了良好的条件。     

基于改进的大津方法与区域生长的医学图像分割

提出了一种自动分割边缘模糊图像的新方法.该方法利用小波变换对图像进行压缩与多解像度分解,通过强调各解像度上高周波成分的极值进行图像锐化;利用邻域平均与中值滤波方法对图像进行平滑;利用改进的大津方法与多种子投票机制的区域生长方法进行图像的自动分割;根据分割效果对阈值进行迭代控制;通过自动分割的区域与影像医生手动分割区域的误差、平均最短距离进行自动分割效果的评价.将本方法应用于实际的30幅边缘模糊的腹部MRI图像,证明了其对复杂图像分割的有效性.     

一种高度自动化的三维CT数据腰椎分割方法

针对现有分割方法,分别存在无法完全分割、不能适应所有数据或过多的手动干预等局限性问题,提出了一种用于CT图像单节腰椎分割的新方法.首先从CT图像中分割整条脊椎,然后再分别断开单个椎体和椎小关节,从而使待分割的一节腰椎与其他部位分离.利用人造数据和真实数据对本方法进行了评估,结果显示本法可以高度自动化地分割任意单节腰椎.本方法是医生进行辅助诊断的重要方法,在相关领域的研究中具有广泛意义.     

基于多任务学习的青光眼智能诊断

为了提高青光眼检测的准确率,降低青光眼的危害,本文提出一种基于多任务学习的青光眼智能诊断方法,将U-Net网络和VGG16网络结合,U-Net网络和VGG16网络共用U-Net网络的编码器部分,通过U-Net网络得到杯盘比(cup-to-discratio,CDR),并且将CDR作为眼底图像的特征之一输入VGG16网络,实现眼底图像的青光眼分类。实验使用REFUGE挑战数据集进行验证,网络模型在训练后得到的工作特性曲线下面积为0.978 8,且视盘和视杯的分割准确率分别达到0.874 5和0.962 4,对比其他使用相同数据集的方法,本方法具有更高的青光眼分类准确率。     

基于三维CT扫描图像的致密砂岩孔隙数据提取方法

致密砂岩孔隙类型、特征、表征参数的提取对油气赋存运移、矿井瓦斯突出以及井下涌水等机理的研究具有重要的理论意义和实践价值。随着对致密砂岩孔隙度研究的不断深入,二维空间扫描图像在实际数据计算中表现出一定的局限性,在有关孔隙度表征判断方面,人为干预辨别的成分较多,为降低人为干预对孔隙数据的提取,采用高级三维立体可视化图像处理软件Avizo对CT扫描法重建的岩心进行数字化可视化操作,更为直观地显示出孔隙大小、孔喉大小及连通方式,同时可得到孔隙度占比、基质骨架结构占比等数据的定量分布状态,研究成果可为相关领域的研究提供新的技术支撑。     

基于MRI的肝硬化程度的计算机辅助诊断

提出了将肝脏纹理特征与形状特征相结合以实现计算机辅助诊断肝硬化程度的新方法.首先利用图像分割技术从腹部MRI中分割肝脏区域,并提取肝脏区域的纹理特征与形状特征;然后用共轭梯度算法改进BP神经网络,基于该网络与纹理特征计算肝脏纤维化的程度,并利用形状特征计算肝左叶钝化的程度;最后结合肝脏纤维化程度与肝左叶钝化程度进行肝硬化程度的诊断.将该方法应用于实际的腹部MRI图像,证明了其对肝硬化程度诊断的准确率显著高于单一神经网络的方法.     

自由曲面自适应投影法精加工刀轨生成

提出并实现了适合于组合自由曲面整体加工的一种刀轨生成算法,该处蒙混过关针加工曲面离散成三角化模型,在三角化模型中直接生成无干涉刀位轨迹,刀轨生成与刀轨干涉处理统一在一个算法中,根据曲面的形状规划刀轨,使刀轨的行距能够随曲面的倾斜程度而调整,有效地解决了组曲面加工编程中曲面之间存在断开,裂缝,局部搭接现象,提高了加工效率和精度。     

基于Auto CAD平台的设计输出一体化的实现

通过对在不同版本中Auto CAD平台上输出设备的安装与合理使用的介绍，对计算机辅助设计中设计输出一体化思想的实现有一定的帮助意义。     

髋关节假体脱位与日常行为动作关系

以髋关节置换术后常见的脱位失效为研究对象,在Adams运动学分析软件环境下,设计并开发了可视化髋关节假体运动分析模块.该模块能够构建不同设计参数的髋关节假体模型,模拟各种行为条件下的髋关节运动,检测关节假体的活动范围.利用光学运动捕捉系统对正常人群进行日常行为的下肢运动学测量.将模块对假体的运动学分析结果与实验测量的天然关节的运动数据对比,研究并发现了髋关节假体的脱位与行为运动的关系,结果显示术后的高屈曲动作脱位风险较大,尤其是下蹲动作.
     

基于DEM-CFD耦合的新型CAE软件系统设计

基于离散元法和计算流体动力学方法, 设计一种流固耦合及流动过程分析软件, 实现了与三维计算机辅助设计软件的集成, 从而开发出一种集设计与性能分析评价为一体的新型计算机辅助工程软件--AgriDEM, 并通过实例验证了该软件的可行性和有效性.     

卷积神经网络在MRl图像诊断中的应用

基于卷积神经网络对颅内组织器官疾病诊断提出了创新思路.选取帕金森病患者图像通过灰度映射、直方图均衡化、改进的小波去噪、图像增强等预处理,以VGG-Net网络模型为基础设计并搭建卷积神经网络,采取正则化策略避免过拟合问题,用患者MRI图像集对网络模型进行5次十折交叉验证,同时通过反卷积网络实现特征可视化,挖掘疾病潜在特征.实验结果和客观评价表明,本文搭建的网络可根据患者MRI图像实现良好的辅助诊断.     

脑神经硬化症计算机辅助诊断系统研究

本文对脑神经硬化症及其计算机辅助诊断系统的研究现状作了简单的介绍,并对作者在ＣＲＥＡＴＩＳ实验室所开发的相应软件ＭＳ－ＴＲＡＣＫＥＲ及其特点作了总结。     

基于多幅图像序列的三维重建

基于多幅图像序列的三维重建技术, 以两幅图像的三维重建算法为基础, 采用由运动中恢复校准的结构方法, 在已知摄像机参数的情况下, 利用KLT特征点跟踪算法, 实现了多幅图像的三维重建, 并利用集束调整优化了重建结果.     

基于定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法研究

首先从诊断对象的知识表示和处理诊断知识的能力两个方面对基于定性模型的故障诊断方法进行了分析,然后在此基础上提出了基于深浅知识集成的分层诊断策略,并基于符号有向图和模糊理论提出了一种定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法。仿真故障数据验证结果表明,该方法不仅具有较快的诊断速度,而且能有效地提高诊断的准确度。     

一种基于轮廓形状分析的图纸识别方法

用一种新的基于轮廓形状分析的工程图识别方法，可有效地处理段线、模糊线、字线粘连等多种退化图纸的情况，既可以精确获得线的逼近，也可抽取图纸的整体图形结构针对工程图的特性给出了局部图像特征的数学描述，并将其作为区域分类的特征依据扫描图像的三层中间描述用于低质量图纸的识别，基于轮廓曲率的一种直线抽取技术用作这种中间描述