基于散斑跟踪技术的左心室扭转力矩计算

扭转力矩是定量评价左心室收缩功能的重要指标但却不易测量.提出一种基于块匹配散斑跟踪技术的左心室扭转力矩计算方法.对左心室短轴超声图像序列的心肌任意感兴趣区域进行动态跟踪,跟踪过程中通过计算跟踪前后的块的相关系数来选择正确的参考帧,改进了传统参考帧的选择方法,提高了跟踪的正确性,同时为角度计算排除了异常数据.实验结果表明该方法实现了对左心室扭转力矩的无创性测量,具有良好的临床应用前景.     

一种血管内超声图像边缘提取方法

血管内超声（IVUS）图像的冠状动脉血管壁内、外膜边缘提取对冠脉疾病的诊断和治疗有着重要意义。针对实际IVUS图像血液斑点噪声比较严重的情况，提出一种基于超声序列图像斑点噪声抑制和活动轮廓模型（Snake模型）的IVUS图像边缘提取方法。首先采用一种时／空滤波方法对IVUS图像进行降噪预处理，该方法能够有效地抑制IVUS图像的血液斑点噪声；然后基于Snake模型和图像的统计特征自动提取冠脉血管壁内、外膜边缘。实验结果表明，本算法简单，准确性较高，对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强，是一种较好的全局最优化算法。     

基于模型的CT三维医学图像重建仿真

2DShepp-Logan头部模型是CT二维医学图像重建领域普遍采用的经典模型。提出一种思路—以3DShepp-Logan头部模型作为CT三维医学图像重建进行仿真实验和算法性能评价的基本参考模型。首先介绍3DShepp-Logan头部模型的设计以及仿真投影数据的计算,进而描述所设计的CT三维医学图像重建仿真计算过程。数值实验部分给出了基于3DShepp-Logan头部模型的CT三维医学图像重建仿真实例。实验结果表明了该思路的可行性和模型计算的准确性。     

基于自适应形变模型的胸部CT图像肺组织分割

肺组织分割是肺结节检测、肺功能定量分析、三维重建与可视化计算等胸部CT图像分析处理的基础。为此，首先提出了一种改进的自适应形变模型（T-Snake模型）。然后基于改进的T-Snake模型给出胸部CT图像肺组织分割方法。上述模型能够解决基本T-Snake模型的自交（Self-collisions）问题，有着更高的数值计算精度；并且，对T-Snake模型的节点更新算法也做了改进。使模型节点的更新速度加快。实验结果表明，方法准确性和可靠性较高，有着较好的应用前景。     

基于径向基函数的超声体数据重建仿真研究

三维超声成像技术因其重要的临床应用价值日益成为相关领域的研究热点,而三维体数据重建是其中的关键技术环节之一.一般而言,径向基函数(RBF)插值与其它插值方法相比有更高的精确度.将RBF插值应用到三维超声成像系统的体数据重建中,且通过预处理以及选取合适的径向基函数等措施,降低了方法的运算复杂度,提高了处理效率.仿真实验结果表明,该方法不仅能够获得较好的重建效果,并且减少了重建时间,使得RBF插值法在三维超声成像系统体数据重建中的应用变得更具工程实用性.