改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用

提出了一种肾脏CT图像自动分割方法,将像素点的局部统计特征和像素点的空间位置信息结合起来,以此定义了像素之间的邻域相似性指标,并根据领域相似性指标自动选取种子点、种子的生长准则及终止准则,该方法克服了传统区域生长算法需手动确定种子点和生长顺序固定等缺点,最后通过MICCAI(medical image computing and computer assited intervention)的5个评价指标对分割结果做出客观评价,结果表明,该算法具有较好的分割效果.     

用VRML语言实现头部CT图像三维重建

利用人体组织的CT、MRI或生理切片图像对人体组织进行三维重建，在医学中拥有非常广阔的应用前景。本文介绍了一种利用VRML语言实现头部CT图像三维重建的方法，在此基础上将脑神经核团嵌入三维视图，并实现了三维视图的切割，从而更加直观方便的观察神经核团在大脑中的相对位置。     

基于改进的Snake模型的眼细胞彩色图像边缘检测算法研究

在前人研究的Snake模型上提出了适应彩色眼细胞图像边缘检测的改进的Snake模型，该改进模型选取了有益的能量项．舍去了刚性能量项．并在面积能量项的计算上进行了一些改进．在图像力能量项上采用把单通道灰度图像处理方式推广到真彩色RGB三通道的方法．获取彩色图像力能量项．在轮廓初始化时的受控点逆时针排序上给出了行之有效的算法．最后采用贪婪算法最小化总能量．在彩色眼细胞边缘检测上取得了较为明显的效果。     

一种自适应最大相关性数字图像插值算法

提出了一种基于图像多方向最大相关性的数字图像插值算法．数字图像插值过程中不可避免会产生图像细节模糊和边缘锯齿化．同时在处理视频信号时要求有较低复杂度以满足实时信号处理．针对以上问题和要求．本根据图像空域内邻近像素点多个方向的内容相关性和几何相似性．得到一种基于图像最大相关性的自适应优化插值算法．该算法能有效解决插值后图像的锯齿效应及边缘模糊等问题．实验结果表明．该方法插值后的图像信噪比性能明显优于双线性方法．插值倍率较小时接近两次立方法．随着插值倍率增大性能也优于两次立方法．且计算量不大．经适当改进后可以用于实时视频信号处理．     

聚类分析在舌苔舌质分离中的运用

舌苔舌质分离是中医舌诊计算机自动分析系统中重要的一个环节.本文研究了聚类分析算法在舌质舌苔分离过程中的运用.在舌象分割完成后,对舌象图像用聚类分析的方法进行舌苔舌质分离处理.聚类算法通过迭代,把特征相似的点作为一类,划分出特征不同的几类,从而分离出舌苔和舌质.通过实验,并和阈值分离算法进行比较,聚类算法有很好的自适应性和准确性,在差异变化很大的不同图像中都能有较好的效果.     

定向天线自组织网中的纯定向传输/接收算法

目前大部分关于移动自组织网的研究建立在全向天线或全向传输/接收这个假设的基础之上.全向天线接收的缺点是很容易受到干扰.本文提出了一种基于时分多址技术的新的媒体接入控制算法.该算法是分布式的,使用了智能天线的天线波束赋形技术,对有定向天线的移动自组织网采用纯定向传输和接收,没有假定任何全向天线或全向接收性能.分析表明,该算法避免了全向接收的缺点,抗干扰性强,做邻居节点检测和资源预留的时间只占总时间的9%,该算法是合理的.     

“肝癌手术计划系统”的研究与应用

针对现有的制定肿瘤手术计划中对人体器官内部管道结构不够直观,手术难度与风险较大和安全可靠性不够等问题,将虚拟现实技术应用于医疗领域,研究开发能够辅助临床肝病治疗的肝癌手术计划系统。该系统将临床CT设备获取的肝脏图像信息进行图像分割、三维图像重建,结合肝脏的物理模型和功能模型,在计算机中构建虚拟的手术环境,为外科医生进行手术模拟、手术导航、制订手术方案和手术培训提供客观、准确、直观、科学的手段。     

基于形状特征描述子的赤潮优势种识别研究

研究了赤潮优势种识别技术,该技术运用在基于流式细胞技术的赤潮实时监控系统中.由于不同生长周期和拍摄视角对藻类细胞的形态有较大的影响,仅用一种特征就将藻类分开是不现实的.采用3种形状特征描述子提取特征,再利用多级主特征向量评估准则进行特征融合和降维,最后使用SVM进行分类.通过对6类我国附近海域常见赤潮优势种的3 000个样本的自动分类实验结果表明,识别精度可以达到95.80%,与人工识别精度相当,具备较高的实用性.     

一种用于软组织变形仿真的动态质点弹簧模型

针对可以用面模型近似表示的软组织，提出一种俺单可靠的软组织变表仿真的质点弹簧建模方法，虚拟体弹簧动态地产生一种约束力表现软体的体特征，准静态方法求解模型使仿真效果更好；用修改的蝶形细分方法把比较粗糙的表面网格模型先细分成若干细节层次，仿真时依质点所受力的大小动态细分，以提高模型仿真的精确度，实验表明：所提出的方法确实增强了软组织变形仿真的体积感；局部动态细分模型与粗网格模型的计算量相差甚少，但其计算精度却提高多倍。     

一种改进的基于二次误差测度的网格简化算法

在医学图像三维表面建模中,会产生大量的三角面,难以在普通PC机上进行实时渲染.为了解决这个问题,本文作者提出一种改进的基于二次误差测度的网格简化算法.通过对顶点进行分类,在简化过程中更好地保持了模型的细节特征,同时考虑了网格中三角面的分布情况,减小了几何误差.结果表明,算法既保持了原算法快速的优点,又满足了医学图像处理对逼真度和网格质量的较高要求.