自适应随机游走图像分割算法

传统的随机游走算法图像信息描述单一,目标轮廓易受背景干扰;针对这一问题,提出一种自适应随机游走图像分割算法.算法首先建立了一种基于纹理相似性的权函数表达式,借助Gabor能量滤波器,首次将纹理特征引入到随机游走算法中,来突出图像的结构信息;其次,为了更加准确地计算节点间的连接权值,算法还提出一种自适应权值计算方法,根据图像边缘密度,自适应地计算纹理和灰度特征在权函数中所占的权重.最后应用狄利克雷边界条件,实现图像分割.实验结果表明,所提算法更好地刻画了图像的结构信息;与传统方法相比,具有更好的适用性和分割准确性.     

基于结构张量与随机游走的图像分割算法

将结构张量与随机游走算法相结合,提出一种新的图像分割策略.算法通过分析结构张量特性,提出尺度向量的概念来计算像素间的连接权值,然后应用随机游走算法实现分割.利用尺度向量得到的权值刻画了图像局部的结构信息,更有效地实现了图像分割.此外,还提出了一种自适应各向异性的滤波函数,用以代替高斯函数对结构张量进行平滑,使所得到的结构张量可以更好地保留图像的复杂结构信息.实验表明,所提算法具有更好的分割准确性和稳定性.     

头颈部肿瘤PET图像分割随机游走方法

针对肿瘤放疗生物靶区高精度勾画难题,根据头颈部肿瘤PET(positron emission computed tomography)影像特点,提出了肿瘤PET图像分割随机游走方法.首先,根据PET SUV(standardized uptake value)影像,采用三维自适应区域生长和数学形态学膨胀方法确定随机游走方法的种子点,将包含肿瘤的感兴趣区域分为核心肿瘤区域(标记为前景种子点)、正常组织区域(标记为背景种子点)和待定区域.然后,利用头颈部肿瘤和周围正常组织PET图像具有不同的对比度纹理特征,将PET SUV及其对比度纹理值作为随机游走方法中边的权值计算依据.实验结果表明,该法不仅比传统随机游走方法平均提速9.34倍,而且,以临床医生手工勾画的大体肿瘤区作为参考标准,相似度平均提高32.5%(P0.05).本文方法能够有效地自动勾画头颈部肿瘤放疗生物靶区.     

一种小波分解尺度空间中的随机游走图像分割方法

依据随机游走模型所确定的图像分割方法等价于电路网络的稳态电路结构求解方法,最终都将归结为求解大型稀疏线性方程问题.由于求解一般的大型方程的算法复杂度无法达到线性复杂度水平,文章提出了一种基于小波分解金字塔尺度空间上的多层图像分割算法.首先将原始大小的图像通过正交小波变换分解为低尺度图像及相应小波分量,并对低尺度图像持续进行小波分解,直到尺度合适计算为止;随后对最低尺度图像进行随机游走算法,即求解一个小规模的稀疏线性方程组,将得到的解重构为上一尺度图像,并依据相应的小波分量提示控制松弛迭代的松弛因子;最后持续上述过程直到0尺度图像,图像分割结果就可以通过某个阈值所确定.算法在标准灰度测试图像中进行了测试,测试结果表明,计算时间和分割结果有较大程度的提高.     

融合灰度和梯度方向信息的随机游走的图像分割

针对传统图像分割方法在处理梯度变化较大的图像中存在的缺陷,以随机游走算法为基础,在原始的像素的灰度信息的基础上,融合了像素间的梯度差信息作为图网络的权重,以更好地描述像素与其相邻像素间的关系,通过用户指定的种子点信息,借助于电路模拟以及线性方程的系统,使得随机游走者从每个非种子点沿着最大概率的边逐渐走向正确的标记点(目标点或背景点)即为其最可能属于的区域,从而最终实现图像的分割.实验结果表明,方法适合于梯度变化较大的图像,不仅保留了原有算法抗噪声的优势,而且运算效率较高,是一种有效的图像分割方法.     

一种基于改进随机游走的肺结节分割方法

传统的肺结节分割方法无法精确分割出肺结节外部毛刺,并且无法分离出与血管和胸壁相连的肺结节.针对这些问题,提出一种改进的随机游走算法并应用于肺结节的分割中.首先,根据Dirichlet边界条件计算得到的未标记点到标记点的概率值的大小将图像分为目标区域,背景区域和不确定区域,应用欧式距离计算不确定区域中节点与标记点的灰度差异并根据距离的大小将其进行分类.其次,提出了一种两点间抛物线法用于对初始分割结果进行二次分割.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法实现了肺结节的精确分割,提高了计算机辅助诊断对肺结节进行分析和鉴别的精度.     

基于CT图像的肺实质分割

在肺部计算机断层扫描图像的肺实质分割中,针对固定阈值法分割图像不稳定的问题,提出最佳阈值法对图像进行二值化,分割出肺实质区域,剔除肺纵膈区域及衣物等背景。与固定阈值法相比,该方法有较高的稳定性。针对由病变造成的肺部大面积坏死所引起的左右肺分开判断错误的问题补充了判断准则,直接给出结论。实验表明,该方法对肺实质分割具有较高的鲁棒性。     

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.     

基于跨尺度随机游走的立体匹配算法

传统的立体匹配算法大都基于两幅图像像素点或者局部块的对应性,在单一尺度下求取视差图,但这不能很好地建模低纹理及重复纹理区域的对应关系,致使获得的视差图精度有限。为了改善上述问题,考虑到人眼视觉系统在不同尺度上处理所接收到的视觉信号,提出了跨尺度的重启动与随机游走算法。首先计算场景图像的匹配代价,其次利用超像素分割进行快速初始聚合,然后使用重启动与随机游走算法对其进行全局上的优化,最后采用跨尺度模型实现匹配代价的有效融合更新,继而获取场景图像的视差图。在Middlebury数据集上的实验仿真结果表明,相较于传统的跨尺度立体匹配算法,该算法能够有效地将场景图像在所有区域及非遮挡区域的加权平均误匹配率分别降低1个百分点和3个百分点,获得高精度的视差图。     

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨,并且结合实际ＣＴ片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和可用性强的结果,实验表明：瓶值分割对于ＣＴ切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割分割效果了;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果,几种算法的评估为其在ＣＴ图像分割上的实际应用提供了科学依据。     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

随机游走算法在疾病相关关系预测中的应用

随着基因组学相关技术的快速发展,如何处理和利用海量的数据问题越来越重要,人类复杂疾病与基因、miRNA和lncRNA的关系也成为研究的热点之一.先阐述了随机游走算法的基本原理,随后分析了几类基于随机游走算法在基因、miRNA和lncRNA与疾病关系预测中的应用研究,最后对随机游走预测算在疾病相关关系预测方面的应用作了总结和展望.     

随机游走算法在疾病相关关系预测中的应用

随着基因组学相关技术的快速发展,如何处理和利用海量的数据问题越来越重要,人类复杂疾病与基因、miRNA和lncRNA的关系也成为研究的热点之一.先阐述了随机游走算法的基本原理,随后分析了几类基于随机游走算法在基因、miRNA和lncRNA与疾病关系预测中的应用研究,最后对随机游走预测算在疾病相关关系预测方面的应用作了总结和展望.     

基于随机游走的概念显性语义关联度计算

开放知识网络中概念语义关联度计算是一个重要的问题.吸取蚁群算法思想中的信息素策略,并以融入了该策略的随机游走作为关联度计算的基本框架,将信息素分布作为语义关联紧密程度的判定依据,提出一种基于随机游走的语义关联度计算方法,以显性方式呈现语义关联度的计算探索过程.该算法主要包含路径选择模型(PSM)和语义关联度计算模型(SRCM)两部分.PSM用于指定游走代理在游走过程中的路径选择、信息素释放过程;SRCM利用游走代理反馈的信息进行语义关联度的计算.实验结果表明,该算法能够在线性复杂度下实现语义关联度的计算,扩展了语义关联度计算的可行策略.     

基于CT图像的肺实质细分割综合方法

肺实质的分割是肺结节检测和诊断的基础,是肺部疾病计算机辅助诊断的关键步骤之一。针对肺部计算机断层扫描（computer tomography,CT)图像,采用最佳阈值法进行初步分割,去除背景,用结合上下文分析的区域生长法去掉气管、支气管,对左右肺连结的情况进行像素分析,分开左右肺,对提取出来的肺区用滚球法进行修复,得到肺实质图像。去除气管和分割左右肺的算法是针对肺部CT图像的特征提出的,具有简单高效的特点。实验表明,该综合方法的准确性和可靠性较高,有较好的应用前景。     

基于分水岭算法的双向凝胶电泳图像分割

采用分水岭算法对电泳凝胶图像进行分割,针对其存在的过分割问题以及图像本身的特点,提出了根据拓扑曲率对过分割区域进行合并,以得到有意义的分割结果。用本算法对电泳图像进行了分割实验,结果表明,用本算法适用于电泳图像,并且效果良好。     

基于随机游走的就业推荐系统研究与实现

目前,各高校的就业指导工作尚不完善,许多毕业生在求职初期缺乏目的性和针对性,在应聘并不适合自己的企业上耗费了大量的时间和精力,由此导致就业难度加大.在此情况下,我们设计开发了高校毕业生就业推荐系统.系统从大连理工大学就业实际工作出发,通过比较应届和往届毕业生基本特征,并结合基于随机游走模型的PageRank算法获得的各...     

样条几何形变模型及其在CT图像分割上的应用

根据医学图像分割的特点，建立了一种样条几何形变模型，它表示为一个有序的用边线连接的顶点集合，其有序的顶点集合组成顶点模型，有序的边线集合组成边线模型，两者通过形变模型的二阶连续性紧密地结合在一起，样条几何形变模型能够获得平滑而连续的对象描述，适合于形状复杂的解剖结构，将其用于肝脏CT图像分割，结果表明，模型具有很好的收敛性和描述效果。     

基于概率图谱和Random Walker的肝脏三维分割算法

针对腹部CT图像内部结构复杂和相邻脏器灰度相近而导致分割精度较低的问题,提出了一种新的基于概率图谱和Random Walker的三维肝脏分割算法.首先利用大量的由医生分割的肝脏区域图像建立肝脏存在位置的概率图谱,表示肝脏解剖位置信息;然后提出了改进的全自动的Random Walker算法,并建立由Random Walker优化的灰度概率图谱;最后基于该灰度概率图谱从腹部CT图像进行肝脏三维分割.实验结果表明,提出的算法能够有效地进行肝脏区域的分割并具有较好的鲁棒性,与传统算法相比,分割精度得到了明显的提高.     

指纹图像的分割算法

图像分割是指纹图像预处理中的重要步骤，单独使用常用的方差法和方向法，效果往往不是很好，但它们各有所长．优缺点互补．本文介绍了一种基于方差法和方向法的合成分割算法，实验结果验证了此方法的有效性．