基于粘滞流体B样条模型的快速非刚体配准方法

基于粘滞流体模型的非刚体配准算法是一种适合个体差异较大配准场合的方法。其关键步骤为求解偏微分运动方程组,但原始算法中采用直接离散结合同步超松弛(SOR)的方法相当耗时。为了缩短求解时间,提出一种基于粘滞流体B样条模型的快速方法。首先利用B样条对速度场进行建模,将方程组未知量转为B样条系数,减小计算负担;接着利用B样条的一些重要性质,推导出基于快速傅里叶变换(FFT)的B样条系数求解方法,进一步加快求解速度。实验结果表明,新算法在保持原始算法相同配准精度的同时,具有很快的计算速度。     

基于对等差异进化算法的医学图像配准方法

差异进化算法是一种简单、可靠和有效的全局优化算法.本文在差异进化算法的基础上,将对等学习方法应用到种群初始化和进化中,提出一种基于对等差异进化算法的图像配准方法.该方法在种群进化过程中由对等跃变率决定是否生成对等种群,文中对不同对等跃变率及动态对等跃变率的不同情况进行三维医学图像配准实验.实验结果表明,只要选取合适的对等跃变率,该方法比传统差异进化算法的图像配准具有更高的精度和更好的稳定性;并且线性递减跃变率的对等差异进化配准算法比固定对等跃变率和线性递增跃变率的配准更精确、更稳定.     

基于改进头脑风暴优化算法的医学图像配准方法

针对精准医疗中图像配准方法收敛速度慢、精度不够高的问题,提出一种基于改进头脑风暴优化（Improved brain storm optimization, IBSO）算法的医学图像配准方法。配准过程分为3个阶段：首先,将待配准图像进行多分辨率分解;然后,使用IBSO算法对低分辨率图像进行全局粗配准;最后,利用单纯形搜索法对高分辨图像精配准。相比粒子群和单纯形结合算法、差分进化和Powell结合算法,以及头脑风暴和Powell结合算法,在单模态实验中,所提算法平均耗时较以上3种算法分别降低了32.89%、13.91%和13.66%,且最大误差、平均误差最小;在多模态实验中,互信息、归一化互信息、交叉累计剩余熵与归一化互相关指数均优于上述3种配准算法。实验结果表明,所提算法可以有效地提升医学图像配准的精度与速度。     

基于多核并行化差异进化算法的图像配准方法

随着多核处理器的逐渐普及,它将成为未来处理器发展的必然趋势,各种应用都将采用多核架构。在基于差异进化算法的基础上,在图形工作站上充分利用多核处理器的并行计算能力,实现多核并行化差异进化算法,并将其应用于三维医学图像配准,实现快速配准算法。实验数据表明,与传统方法相比,多核并行化方法在保证精度和稳定性的前提下,配准速度提升接近于理想加速比。     

基于多分辨率策略的弹性配准方法

提出了一种基于多分辨率策略的医学图像弹性配准方法.首先通过使用多分辨率C-V模型来加快边界提取的速度,接着采用模拟退火结合薄板样条插值的方法来配准边界点.为了增强边界点配准算法的鲁棒性和速度,在退火过程中使用多分辨率策略来构造点集数据.最后利用薄板样条插值函数完成弹性变换.实验结果表明,算法对于大形变的情况依然具有很好的效果.     

SAU-Net:融合压缩注意力机制的多器官图像分割

为了对头颈部多器官CT图像实现精准分割,减少放射治疗对人体正常组织的损伤,本文提出一种基于卷积神经网络的图像分割方法——SAU-Net算法,该算法基于加入残差连接的3D U-Net实现.针对器官尺寸差异较大而引起的分割精度不准确问题,引入压缩注意力模块,通过非局部的空间注意力机制增加对全局特征的编码能力,聚合多尺度上下...     

一种日用定时器ASIC的设计

介绍使用DSCH和Microwind两种教学EDA软件设计一种日用定时器ASIC的方法与步骤,可供对学生进行芯片设计教学实践时参考。     

一种影像增强器失真图像的校正方法

针对基于X线透视的骨科手术导航系统中影像增强器图像失真的问题,在多项式变换校正影像增强器失真图像的基础上,提出了基于正交多项式和加权正交多项式变换的影像增强器失真图像校正方法.利用正交多项式的正交特性和递推关系,提高影像增强器失真图像校正的精度、速度和灵活性;加权正交多项式变换中考虑控制点对不同像素点影响的不同,改善图像的局部形变.实验数据表明,相同阶数的正交多项式方法比多项式方法精度高,加权正交多项式方法则精度更高,能用较低阶的加权正交多项式实现较高的精度.在骨科手术导航系统中,作者利用三阶加权正交多项式方法校正影像增强器透视图像,降低了图像几何失真给病人空间与图像空间配准带来的误差,提高了手术定位的精度.     

基于优化循环生成对抗网络的医学图像合成方法

放射治疗计划系统需要CT图像准确计算剂量分布,但有时临床只能获得MR图像.图像合成能有效利用现有图像合成新模态图像,从而增强图像信息.针对MR图像生成CT图像问题,综合循环一致生成对抗网络不成对数据可训练合成新模态图像的特点,以及密集连接网络的特征复用和优化信息流传播的优点,提出融合密集连接的循环生成对抗网络模型,改善...