基于B超图像处理确定HIFU治疗区域

根据B超监控图像中HIFU（High Intensity Focused Ultrasound）治疗区域的特点,采用小波变换模局部极大值方法提取治疗区域边缘特征点,并结合模糊判决理论进行边缘连接,最后通过形态学后处理得到B超图像治疗区域的封闭轮廓曲线。结果证明：该方法克服了传统图像分割方法阈值难以确定的瓶颈,能够更好地从B超图像中检测出HIFU治疗区域的大小。     

B超图像HIFU损伤区域分割方法的研究

针对目前高强度聚焦超声（High-Intensity Focused Ultrasound,HIFU）治疗过程中图像分割环节耗时过长且依赖于临床医生对损伤区域的准确判断的问题。提出了一种新的自动分割方法,该方法面向HIFU治疗这一具体应用,由治疗前治疗计划拟定的靶点和靶区大小对治疗后B超图像划定感兴趣区域（ROI）并对区域内图像进行最大类间方差法（Otsu）阈值分析,然后根据分析得到的阈值信息对治疗后图像进行阈值水平集分割。实验结果证明,与基于区域阂值的分割方法进行比较,该方法的敏感性和准确度分别可达98．67％和93．52％。     

一种基于B超图像处理的生物组织变性监测方法

本文提出基于B超图像灰度和小波变换系数并结合BP神经网络监测HIFU治疗中生物组织变性的方法。通过对高强度聚焦超声打击新鲜离体猪肉组织前后获得的B超图像作数字减影,并提取图像特征,利用神经网络进行分类处理。在此基础上,对大量实验数据处理后的统计特性和误差进行分析,得出较好的辨识效果。结果表明:结合图像平均灰度和小波变换系数特征并输入BP神经网络,能够更好地监测HIFU治疗中生物组织是否变性。     

基于B超图像处理监测生物组织变性的方法

提出基于B超图像的灰度和分形截距特征并结合支持向量机监测生物组织变性的方法。通过对高强度聚焦超声打击新鲜离体猪肉和猪肝组织前后获得的B超图像做数字减影,并提取图像特征和分类,找出生物组织变性凝固点。在此基础上,对大量实验数据处理后的统计特性和误差进行了分析,比较了不同特征参数的辨识效果。结果表明：综合图像的分形截距和灰度平均值特征并建立支持向量机,能够更好地监测HIFU治疗中生物组织是否变性。     

基于KPCA和FSVM的猪肉组织变性识别方法

生物组织变性识别是监测HIFU治疗过程的一个重要方面,对提升HIFU治疗效果有重要意义。提出了一种基于核主元分析(KPCA)和模糊支持向量机(FSVM)的猪肉组织变性分类识别方法。对HIFU辐照离体猪肉组织产生的超声回波信号分别提取能量、衰减系数、背向散射积分等时频域特征,构造表征组织变性特征的混合域特征集。利用KPCA对特征集中能敏感地体现组织变性的特征进行二次特征提取,按累计贡献率高于95%的标准,选择前2个核主元当作主要特征并将其联合输入FSVM进行组织变性识别。实验结果显示,联合特征比单个特征能更好地检测组织变性状态,更准确地对猪肉组织进行变性分类识别。该方法可为监测HIFU治疗中生物组织是否变性提供参考。     

序列B超图像的快速轮廓提取

提出了一种序列B超图像的轮廓提取算法,该算法通过构造边缘轮廓模板来进行B超图像中感兴趣轮廓的提取,实验证明该算法能够较快速地对序列B超图像进行轮廓提取。     

基于阈值法和数学形态学的HIFU治疗区域确定

为了在HIFU治疗过程中更客观有效地判定有效治疗区域,根据HIFU治疗的特点,在比较各种图像分割算法的基础上采用基于灰度期望值的阈值法,并与迭代数学形态学方法结合,从图像处理角度检测出了HIFU焦域的大小。实验表明该方法所获得的结果与实际损伤情形基本吻合,从而证明了该方法的可行性和有效性。     

HIFU治疗子宫肌瘤中MRI与超声图像的融合研究

超声图像是高强度聚焦超声（HIFU）消融肿瘤中应用最多的影像学监控技术,但是超声图像质量差,图像伪影明显,通常还需要借助MRI图像,基于此,提出了一种新的影像监控方案,利用从MRI图像上分割出的肿瘤边界与实时超声图像融合,共同对HIFU治疗进行监控与导航。实验结果表明,基于MRI图像可以实时获取到任意切面平滑、准确的子宫肌瘤轮廓线,并融合显示于实时超声图像上,清晰的轮廓线既不影响超声的实时监控又弥补了某些切面的超声图像中肿瘤边界不完整的缺陷,为HIFU的精确治疗打下基础。     

基于超声图像的生物组织细微热损伤检测算法

基于超声的组织损伤无损检测在HIFU临床的推广与应用中具有重要意义.提出一种基于相关距离的快速算法,通过对辐照前后HIFU焦域位置超声图像进行二维亚像素级互相关分析,追踪超声图像的中特征点的位移及变化,从而对HIFU焦域位置生物组织的细微热损伤进行检测.结果表明,超声图像亚像素级相关分析矢量场可反映组织发生凝固性坏死的位置,其相关距离可以辅助探测组织束损伤程度.     

基于一种改进的LBP算法和超限学习机的肝硬化识别

肝硬化的计算机辅助诊断对肝脏疾病的早期治疗和诊断具有重要意义。针对B超图像中肝硬化病变区域边缘模糊和回声不均匀、尺度因素影响等问题,提出了改进的LBP算法并提取了相应的SLBP特征。该特征较传统的纹理特征更准确地描述了B超图像中肝硬化病变的特征,结合二维Gabor变换,解决了上述难题。鉴于传统的机器学习方法的训练时间较长,采用基于超限学习机的训练方法,并首次将其应用于肝硬化识别。实验结果表明,所提方法对测试集的分类准确率达到95.4%,在时间效率上较传统方法有很大提高。ROC曲线表明,提出的分类方法在准确率和泛化能力上均优于传统方法,有助于肝硬化的临床诊断。     

全卷积深度迁移网络的联合分割

近年来,随着超声空化在医疗上的应用,超声空化治疗又重新回到了人们的视野,因其在处理血管阻塞方面的天然的优势,引起了广泛的讨论和研究。为实现准确的实时治疗,提出了一种基于全卷积网络（Fully Convolutional Networks,FCN）的超声血管分割方法。全卷积深度迁移分割网络（Full Convolutional deep Aggregation Migration Network,AMFCN）通过对全卷积网络使用对称网络连接,深度聚合模式以深度提取图像特征,并优化数据增强方式,添加迁移学习模型等方法,有效地利用已有数据进行数据拓展,缓解医学图像数据过少的影响。实验结果表明,该研究方法在超声血管图像上取得了较好的分割性能,能准确地分割出血管区域。     

基于B超图像处理的无损测温方法研究

用B超和计算机设计一套实验装置,通过对B超图像分析来检测生物组织内的温度变化。用此装置对新鲜的离体猪肉进行了测温实验,并对不同温度时获得的B超图像作差值处理,在此基础上分析了数字减影结果与温度变化的关系。结果表明温度在40 ℃至85 ℃间,减影图像的相对灰度变化值与温度近似线性关系。     

应用ROF模型的医学超声图像去噪方法

由于超声成像机制使医学超声图像中存在着大量的斑点噪声,这些斑点噪声大大降低了图像的清晰度和质量,给超声诊断带来很大的困难。针对医学超声图像的斑点噪声去噪问题,提出了一种基于帧相关处理、ROF分解和自适应小波阈值的去噪方法,能够在抑制超声图像斑点噪声的同时,尽可能地保留甚至增强图像的细节信息,大大提高图像质量,取得了很好的效果。     

结合边缘与区域信息的超声图像分割方法

针对超声图像受到成像原理的限制导致分割精度不高的问题,提出一种结合边缘与区域信息的变分水平集超声图像分割方法。通过对Li模型的能量函数进行改进,引入C-V模型的外部能量项,将图像的边缘梯度信息和区域信息相结合,并将其应用到超声图像的分割中。实验结果表明,新模型不仅继承了两种模型的优势,而且在分割速度、精度、抗噪性、鲁棒性等方面均优于上述模型,可以较为理想地提取超声图像中的目标。     

高清晰超声微扫描成像无损检测系统*

设计了一种高清晰焊缝超声成像无损检测方法及检测系统。该系统基于超声无损检测原理和超分辨率图像处理方法,采用水浸聚焦探头对焊缝进行逐点扫描,对每一点的超声反射回波信号进行采样,组成焊缝截面的超声扫描图像,在通过微扫描成像技术获取多帧关于同一场景的互有位移的降质图像后,重建高分辨率高质量图像。设计的检测系统除了具有常规的扫描超声成像功能外,还具有超分辨率成像功能,可突破现有超声成像设备的分辨率限制,大大提高超声成像设备对焊缝中细微缺陷的识别能力,适合于一些需大规模、高质量生产的质量控制单位或制造领域的汽车、造船、集装箱等重要行业使用。     

高清晰超声微扫描成像无损检测系统

设计了一种高清晰焊缝超声成像无损检测方法及检测系统。该系统基于超声无损检测原理和超分辨率图像处理方法,采用水浸聚焦探头对焊缝进行逐点扫描,对每一点的超声反射回波信号进行采样,组成焊缝截面的超声扫描图像,在通过微扫描成像技术获取多帧关于同一场景的互有位移的降质图像后,重建高分辨率高质量图像。设计的检测系统除了具有常规的扫描超声成像功能外,还具有超分辨率成像功能,可突破现有超声成像设备的分辨率限制,大大提高超声成像设备对焊缝中细微缺陷的识别能力,适合于一些需大规模、高质量生产的质量控制单位或制造领域的汽车、造船、集装箱等重要行业使用。     

血管内光声图像的时间反演重建方法

目的 将光声成像与医学内窥技术相结合的血管内光声(IVPA)成像技术可为心血管内易损斑块的检测以及指导介入治疗提供可靠的参考。针对采用单阵元探测器进行圆周扫描的IVPA成像系统,提出基于时间反演(TR)算法的重建IVPA横截面灰阶图像的方法。方法 通过建立超声传播模型,对光声信号的反向传播过程进行模拟,反演得到血管横截面的2维初始光声压分布图像。针对测量位置稀疏和有限角度测量都会造成光声数据不完备,进而导致重建图像质量下降的问题,通过对探测器采集到的光声信号进行样条插值达到提高成像质量以及消除伪影的目的。结果 仿真实验结果表明,与相同测量位置下利用滤波反投影(FBP)算法重建出的图像相比,采用本文算法重建出的图像的结构相似性指标(SSIM)值可提高约65%。结论 该方法能有效地提高IVPA重建图像的质量,为后续图像重建算法的优化提供有益参考。