医学图像压缩技术

一、概述 今日的医学诊断对于疾病诊断成像技术的依赖性越来越强。随着各种医学数字放射成像方法的出现,例如X射线计算机断层技术(CT);核磁共振技术(MRI);计算机放射成像技术(CR);血管数字减影技术(DSA);超声图像(US)以及核医学成像方法(平面闪烁成像planar scintigraphy,正电子发射断层PET)等,在临床诊断和治疗中的应用已越来越广泛,使得医学图像的数据量迅速增加。X射线检     

基于SIFT算法的医学CT图像配准

医学CT图像的配准一直以来都是医学图形分析与处理中的研究热点之一,对临床诊断具有非常重要的作用。SIFT算法是一种快速、有效的图像匹配算法,该算法是基于图像的光照、旋转、尺度以及仿射变换不变性,在基于特征点的医学CT图像配准中具有较高的实用价值。针对医学CT图像配准时匹配特征点数目较少,从而导致估算图像变换参数时精度较低的情况,本文采用结合边缘点集匹配的SIFT算法进行医学CT图像配准,取得了良好的效果。     

模糊神经网络像素分类的稀疏表示医学CT图像去噪方法

在医学CT成像过程中,由于引入了不可避免的噪声,致使图像质量下降,影响临床诊断。因此,研究医学CT图像降噪方法在诊疗服务中具有重要意义。本文结合图像分割的思想,利用模糊神经网络将图像像素分成边缘区、平滑区与纹理区等不同图像区域,通过小波稀疏表示对不同类型的图像块进行阈值去噪处理,以便更好地保留医学CT图像的细节特征。实验结果表明,本文算法对医学CT图像降噪有一定的效果,峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）都得到了改善,更好并且很好地保留CT图像的细节信息。      

改进SPIHT算法对医学图像的压缩

医学图像是医学诊断和疾病治疗的重要根据。为了实现图像的存储和远程医疗中快速传输图像的要求,必须对图像进行压缩。先分析CT医学图像经过小波变换后系数的统计特性,在基于小波变换的基础上,用SPIHT算法对CT医学图像进行压缩编码。提出了2种针对CT医学图像压缩编码改进的SPIHT算法。一是细化扫描产生的有效值,二是将小波变换后系数的低频近似部分按二进比特进行传输。用Matlab进行仿真,仿真结果表明改善了峰值信噪比。     

数字X射线放射照相平板探测器

1.引言不象其他主要医学成像方法如计算机X射线断层摄影术(CT),超声波,核磁共振成像(MRI),所有这些都是数字化的,传统的X射线成像仍然大部分采用模拟技术。数字X射线成像或数字放射照相法很有优势,这是因为它:可以进行图像处理以提高图像质量,如对比度等;可以很容易地把放射成像的图像与那些从其他成像形式得到的图像进行比较;可以使医院通过网络对图像进行远程访问和归档;可以通过计算机辅助诊断工具辅助放射科医生的工作;最终,可以实现远程放射照相—训练有素的人员可从中心设施为远程或人口稀少的地区服务。     

远程医疗中的图像加密系统

介绍了一种基于TO公司的TMS320DM642 DSP的图像加密系统.该系统直接从医疗仪器(如CT、核磁共振等)中读取已生成的数字图像信号,通过网络接口将其输入到DSP处理模块,并使用图像加密算法对图像进行计算和变换.最后通过TMS320DM642独有的EMAC模块对数据进行传输,实现医学图像的远程传输.     

计算机辅助诊断技术在脑部CT诊断中的应用

近年来计算机辅助诊断成为医学影像学中的研究热点课题之一,将基于灰度共生矩阵和BP神经网络的计算机辅助诊断技术应用到脑CT图像诊断中。首先,在分析灰度共生矩阵的基础上提取了能量、对比度、相关度和熵等纹理特征参数;然后,利用BP神经网络设计了一个分类器,用来对特征向量进行分类;最后,实验结果表明此方法可以有效的区分正常与异常的脑部CT图像,为医师的诊断提供辅助信息。     

医学影像归档与通信系统(PACS)显示工作站的设计与实现

1医学影像信息学及其应用 　　1.1医学影像信息学 　　医学影像信息学(Medical Image Informatics)及其应用研究是国外(主要是美国、西欧、日本等国)在20世纪90年代初开展起来的.它的研究对象主要是各种医学诊断图像,如:数字放射图像(CR,Computerized Radiology)、计算机断层扫描图像(CT,Computed Tomography)、磁共振图像(MR,Magnetic Resonance Imaging)、核医学图像(NM,Nuclear Medicine)、超声图像(US,UltraSound),及其它各类医疗设施产生的图像.研究的主要内容是医学诊断图像信息的采集、提取、存储、传递、处理、显示及应用,从而为各类医疗服务和医学应用提供丰富的信息来源和可靠的信息管理.……     

医学图像增强系统设计

为了改善医学图像的视觉效果,提高图像的清晰度,使之更适合于机器的分析处理以及人的视觉特性,并突出病灶点,为病理学诊断和临床诊断提供可靠依据。设计了一个对医学图像十分具有针对性的图像增强系统。针对CT图像的电子噪声提出了基于修正维纳滤波的小波包去噪算法;针对B型超声图像的散斑噪声提出了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的小波自适应斑点噪声滤除算法;针对医学图像对比度低,边缘信息模糊等特点,提出了基于小波变换的医学图像增强算法。当噪声方差为0.01时,基于脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的小波自适应斑点噪声滤除算法获得的PSNR比经Wiener滤波方法获得的PSNR高出9 dB。系统能快速找到噪声点进行定点去噪,能有效提高医学图像的对比度,增强边缘细节信息,突出病灶点的位置,从而达到较好的处理效果,为医疗工作者观察病症提供更加清晰准确的依据。     

一种改进的FCM算法在脑出血图像中的应用

CT图像在人体脑出血的诊断中起着关键的作用,因此利用计算机对医学CT图像进行辅助处理具有非常重要的意义.为提高计算机辅助诊断的准确性,本文提出一种考虑空间信息的FCM(fuzzy c-means)算法.在Ahmed、Yamany等人提出的FCM_S(FCM _Spatial)[1]算法基础上引入了空间距离因素,在抑制噪...     

GA-based DCT quantisation table design procedure for medical images

Medical images are widely used in the diagnosis of diseases. These imaging modalities include computerised tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), ultrasonic (US) imaging, X-radiographs, etc. However, medical images have large storage requirements when high resolution is demanded; therefore, they need to be compressed to reduce the data size so as to achieve a low bit rate for transmission or storage, while maintaining image information. The Joint Photographic Experts Group (JPEG) developed an image compression tool that is one of the most widely used products for image compression. One of the factors influencing the performance of JPEG compression is the quantisation table. The bit rate and the decoded quality are determined simultaneously by the quantisation table, and therefore, the table has a strong influence on the whole compression performance. The author aims to provide a design procedure to seek sets of better quantisation parameters to raise the compression performance to achieve a lower bit rate while preserving high decoded quality. A genetic algorithm (GA) was employed to promote higher compression performance for medical images. The goal was to develop a design procedure to find quantisation tables that contribute to better compression efficiency in terms of bit rate and decoded quality. Simulations were carried out on different kinds of medical images. Resulting experimental data demonstrate that the GA-based search procedures can generate better performance than JPEG 2000 and JPEG even though the training images have different features. Additionally, if existing published quantisation tables are put into the crossover pool in the proposed GA-based system, it can improve the performance by yielding better quantisation tables.     

Contour extraction in medical images using initial boundary pixel selection and segmental contour following

In today??s health care, an imaging system plays an important role throughout the entire clinical process from diagnosis and treatment planning to surgical procedures and follow-up studies of disease. Boundary detection is a technique used to segment an object within a region of interest in the medical image for further clinical applications. Contour extraction is one of the most important boundary detection methods. In this paper, an object contour extraction for gray-level medical images using automatic initial boundary pixel selection and tracing of a segmental contour based on the boundary pixels obtained by the initial boundary pixel selection is proposed. Experimental results on artificial images of convex and deep concave objects, and real CT and MRI images show that, in comparing with other existing methods, a more detailed and accurate contour can be obtained using the proposed object contour extraction method. This has low computational complexity, which will benefit applications to clinical diagnosis, treatment, surgery, and follow up studies.     

基于云计算及图像内容分析的医学图像融合方法

提出了一种使用云计算实现基于图像内容分析的医学图像融合方法.为了设计云计算推理规则,对两幅输入图像--CT和MRI图像进行灰度直方图分析.并基于CT与MRI图像的灰度直方图与融合目的设计推理规则.将CT与MRI图像作为推理系统的两个输入,进而得到融合图像.实验结果表明,使用云推理方法得到的融合图像较之模糊推理得到的融合...     

人工鱼群算法优化的小波图像融合

针对甲状腺肿瘤的B超、核素图像和颅腔横断面的CT,MRI图像,提出一种使用人工鱼群算法寻优的小波图像融合方法。利用小波变换将源图像进行小波分解,得到源图像的低频部分和高频部分。低频部分的系数使用加权融合算法进行融合,为使融合结果包含足够的信息量,以综合熵作为适应值对低频部分使用人工鱼群算法进行优化,得到融合系数的最优权值。高频部分的系数采用取绝对值最大的融合规则。通过小波逆变换得到融合图像。实验过程中,分别对这两组医学图像进行融合。客观评价参数表明该算法能够得到更优的融合图像。     

基于改进小波变换的医学图像融合算法研究

本文主要针对图像经过小波变换后边角上看不清楚和传统的边缘检测算法对噪声敏感的问题,结合医学图像的特点,提出一种小波变换的修正算法。首先采用改进的多结构元多尺度形态学梯度的边缘检测进行图像的预处理,其次对CT图像和MRI图像分别进行两种不同小波基的三层小波分解;接着求其对应分量系数的差值图像,最后按着一定加权融合系数对差值图像进行融合得到最终的融合图像。实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法相比于传统的多小波融合算法不仅强化了融合图像的边缘和纹理特征,提高了分辨率,而且有效地保留了原图像的信息。     

PET/CT图像分割及其发展现状

随着精准医疗技术的快速进步,PET/CT图像中病灶区域分割已在医疗计划制定中显现出重要作用.PET/CT将PET（功能代谢显像）和CT（解剖结构显像）两种先进的影像技术有机地结合在一起,是影像诊断学的一个重要进展.结合当前分割方法,本文详细介绍了PET/CT成像原理以及PET/CT图像的特点,对分割方法进行分类,深入分析各种方法的现状及其在肿瘤学中的应用.最后,进一步阐述了PET/CT图像分割技术的核心问题和发展趋势.     

Multiple abdominal organ segmentation: an atlas-based fuzzy connectedness approach.

Organ segmentation is an important step in various medical image applications. In this paper, a presegmented atlas is incorporated into the fuzzy connectedness (FC) framework for automatic segmentation of abdominal organs. First, the atlas is registered onto the subject to provide an initial segmentation. Then, a novel method is applied to estimate the necessary FC parameters such as organ intensity features, seeds, and optimal FC threshold automatically and subject adaptively. In order to overcome the intensity overlapping between the neighboring organs, a shape modification approach based on Euclidean distance and watershed segmentation is used. This atlas-based segmentation method has been tested on some abdominal CT and MRI images from Chinese patients. Experimental results indicate the validity of this segmentation method for various image modalities.     

基于多分辨率的多模态医学图像配准

提出了一种多分辨率多模态医学图像配准方法来提高图像的配准速度与精度。利用小波函数对图像进行多层分解,采用改进的Powell优化算法寻找待配准图像间的最大互信(MMI),配准首先从图像金字塔中分辨率最低的0层图像开始,将0层图像配准获得的变形参数作为1层图像配准的起始参数,重复该过程直到完成最高精度层的图像配准。CT/MRI和CT/PET图像配准结果证明基于小波分解的多分辨率配准方法具有避免优化算子陷入局部极值、算子收敛速度快和配准精度高等优点。     

真三维显示在医学教育与仿真中的应用

研究了真三维显示技术在医学影像中的应用。使用CT、MRI、DSA原始医学影像作为数据源,对影像进行图像分割与三维重建,在此基础上进行真三维数据转换,运用计算机视觉技术开发互动教学系统。构建了基于真三维显示技术的医学教育与仿真系统,可呈现与器官组织空间结构一致的立体医学影像,并进行互动仿真操作。真三维显示技术将是医学教育与仿真的重要手段,可为医学教育提供最逼真的模拟实践平台。