新疆地方性肝包虫CT图像的灰度直方图特征提取与分析

 图像特征提取是图像识别、图像数据挖掘、基于内容的图像检索等工作的基础,是模式识别和分类中的关键问题。本文运用灰度直方图法提取新疆地方性肝包虫CT图像特征,对图像进行尺寸归一、去噪和增强的预处理,并对灰度直方图特征进行统计分析,用最大类间距法获取图像分类的主要特征,同时使用判别分析法对特征的分类能力进行评价。结果表明,灰度直方图法提取的特征在统计分析中存在差异,且提高图像分类的准确率,一定程度上有助于对肝包虫病CT图像进行分类和检索。     

一种提高长周期光纤光栅生物包膜传感器性能的方法

基于耦合模理论和阶跃折射率单模光纤三层模型包层模理论,可在长周期光纤光栅(LPG)光纤包层外涂制特定的抗体作为生物活性膜层,并通过生物活性膜层折射率的变化来检验血液中是否存在对应的抗原。研究结果表明,当在LPG内部引入啁啾后,可提高LPG传感器的谐振波长偏移的灵敏度,但透射光强峰值会有相应的下降;随着啁啾参数的增加,透射光强峰值变化不大,谐振波长偏移随折射率的变化更为敏感。但当啁啾参数达到一定的量值时,这种偏移量相对较小。实验选用折射率同抗原、抗体接近的硅化膜作为成膜基底材料,基底膜层厚度可选择在约120nm,此时的波长位移线性度好,有利于实验中的测定。     

基于Bayes分类算法和活动轮廓模型的新疆肝包虫CT图像分割方法

肝包虫病是新疆常见的寄生虫病,严重危及人类健康。目前,医院常采用CT影像技术对该病进行诊断。肝包虫CT图像有其特有的病理特征,图像的灰度分布存在不均匀性和边界模糊性,且不同的包虫囊肿类型,其CT图像表现各异。本文针对该病的CT影像特征,提出一种同时对肝脏及包虫病灶进行分割的迭代算法。在每一步迭代过程中,算法分为初始分割和优化分割两个步骤:首先,在CT切片图像中确定位于正常肝脏及包虫病灶区的种子点,根据种子点的位置,利用Gauss概率模型拟合不同区域的灰度分布,并结合Bayes分类算法对肝脏及病灶区同时进行初始分割;然后,利用基于先验形状力场的活动轮廓模型算法优化初始分割结果,从而获得精确的肝脏及病灶区的边界。为了验证该算法的有效性,将算法对不同病人的CT切片图像进行分割实验,并从主观和客观两个方面,将算法的分割结果与医师手动分割结果进行对比评估,结果表明,该算法能在分割肝脏的同时准确地提取包虫病灶区。