灰度不均的弱边缘血管影像的水平集分割方法

针对血管影像中灰度不均和弱边缘情况下已有水平集模型不能正确分割血管问题,提出一种耦合了血管影像的几何信息、边缘信息和区域信息的水平集分割方法.首先,采用Hessian矩阵的各向异性性对血管状目标进行识别,对原始影像数据进行多尺度滤波;然后采用拉普拉斯算子零交叉点的快速边缘积分方法将边缘信息嵌入能量泛函中,构建一种基于结构、边缘和区域信息的水平集分割方法.相比于单一依靠影像边缘信息或区域信息模型及其改进模型,该方法在分割严重灰度不均匀的血管造影影像上能够准确提取血管,并精确定位血管边缘.     

基于FPGA的人工神经网络系统的实现方孩

为了改变人工神经网络的研究仅仅局限于算法.只是在通用的串行或并行计算机上模拟实现的现状,针对函数逼近问题,将BP神经网络的结构分为3个模块,采用VHDL语言完成对各个模块的硬件描述,并使用Alters公司的QuartusII 6.1综合软件进仿真和调试,然后在CycloneII系列FPGA上实现了能够进行片上学习并完成函数逼近的BP神经网络系统.测试结果证明,该系统能够很好地完成在线学习,并能满足一般系统应用的速度和精度的要求,验证了该方法的有效性.     

基于t分布混合模型的点集非刚性配准算法

考虑高斯混合模型(TMM)的点集非刚性配准算法易受异常点和重尾点的影响,提出了基于t分布混合模型的运动一致性非刚性配准算法.通过期望最大化(EM)框架的完整数据定义将高斯混合模型推广为t分布混合模型,使用EM算法最小化参数的条件期望获得非刚性配准参数的闭合解.在EM算法中计算浮动点集各个点的先验权重,减小异常点和重尾点对配准结果的影响;计算浮动点集各个点的自由度,自适应地改变每个点的概率密度分布模型,提高算法的鲁棒性,并避免了异常点水平估计误差对配准结果的影响.在t分布混合模型的条件期望函数中加入点集位移的正则项,使邻近点具有运动一致性(CPD).仿真数据表明,当噪声水平很高时,TMM-CPD仍可以精确配准点集,且误差仅为对比算法的1/10.真实图像的近似椭圆状分布、管状分布和三维点云状分布的点集配准结果表明,TMM-CPD的配准误差仅为对比算法的42.0％、80.1％和77.5％.实验表明,TMM-CPD配准含有重尾点和异常点的点集,具有精度高、鲁棒性好和受重尾点与异常点干扰小等优点.     

医学影像非刚性配准的并行加速及优化

三次B样条函数拟合小形变需要大量控制点,且非刚性配准的迭代算法和归一化互信息计算量巨大,使得非刚性配准缓慢.为了提高配准速度,提出基于B样条函数的二级并行算法,其中对归一化互信息使用数据并行算法;对梯度下降流使用任务并行算法,并将数据并行算法嵌入到任务并行算法中.为减少计算量,提出图像多层次局部熵提取自由形变场活动控制点的算法,使活动控制点仅分布于待配准的目标之上,并使用B样条系数的快速算法进一步减少计算量;对由于控制点分布优化造成的各线程块并行计算量不平衡的问题,使用类似于Greedy算法的计算平衡算法使各线程块的计算量均衡.实验结果表明,使用B样条系数快速算法可以减少约50％的B样条系数计算量;与串行算法相比,使用二级并行算法以及控制点分布优化算法可以达到60～80倍的加速效果;比现有的数据并行配准算法可提速约6倍.     

含先验形状的水平集血管分割方法

针对图像中灰度分布不均匀和弱边缘情况下已有的水平集模型不能正确分割,且现有基于先验形状的水平集模型都要利用大量样本来进行训练的不足,提出一种无需训练的血管先验形状水平集分割方法.首先通过机械应力张量的方法分析Hessian矩阵,并建立血管相似函数;然后根据血管相似函数临界值得到血管的先验形状,并用水平集符号距离隐式表达形状曲线;最后将先验血管形状模型作为约束加入到耦合最小方差和FLUX模型的能量函数中,采用变分水平集法求解能量函数的极值.由于曲线的演化不仅依赖图像的区域信息和梯度信息,还受到血管先验形状的约束,因此该模型不但能精确定位边缘,还能准确地提取出血管.实验结果表明,采用该方法分割严重灰度分布不均匀的血管造影图像,具有准确度好、精度高、鲁棒性好的优点.     

多尺度框架下基于C-V模型的肺纹理分割

使用水平集法对CT图像进行肺纹理分割时存在运算时间长、噪声影响大等问题。为此,提出一种多尺度框架下基于C-V水平集法的三维肺纹理分割方法。根据小波变换理论,对低频图像进行三维体数据的C-V水平集分割,参照演化结果初始化高频图像水平集,逐步得到原胸肺CT三维图像的分割结果。实验结果表明,该方法能缩短运算时间,并减小噪声对分割结果的影响。