用于骨折闭合复位的计算机辅助导航方法

针对目前骨折闭合复位存在的操作难、精度低和辐射大等问题,基于术前电子计算机断层扫描(CT)图像和电磁定位技术提出了一种计算机辅助的骨折闭合复位导航方法.首先,对CT图像中的骨骼区域分割建模获取健侧骨、断骨近心端和远心端的3D模型,并使用迭代最近点(ICP)方法将断骨近心端模型与健侧骨镜像模型进行配准;其次,使用奇异值分解(SVD)方法统一磁定位空间和图像空间坐标系;最后,通过与断骨模型刚性连接的磁定位传感器实时追踪断骨模型的位姿信息,从而实现虚拟断骨模型和真实断骨模型的同步移动.模型骨反向模拟复位实验表明,使用本方法复位后的角度误差90分位数为1.14°,最大2.32°;距离误差90分位数为5.12 mm,最大7.45 mm.实验结果表明,该方法在减少辐射暴露和简化复位操作的同时有较好的复位精度.     

基于标题机器学习的网页分割方法

针对已有网页分割方法都基于文档对象模型实现且实现难度较高的问题,提出了一种采用字符串数据模型实现网页分割的新方法。该方法通过机器学习获取网页标题的特征,利用标题实现网页分割。首先,利用网页行块分布函数和网页标题标签学习得到网页标题特征;然后,基于标题将网页分割成内容块;最后,利用块深度对内容块进行合并,完成网页分割。理论分析与实验结果表明,该方法中的算法具有O(n)的时间复杂度和空间复杂度,该方法对于高校门户、博客日志和资源网站等类型的网页具有较好的分割效果,并且可以用于网页信息管理的多种应用中,具有良好的应用前景。     

应用图像块和全卷积神经网络的肩关节MRI自动分割

目的 MRI正逐步代替CT进行骨头与关节的检查,肩关节MRI中骨结构的精确自动分割对于骨损伤和疾病的度量与诊断至关重要,现有骨头分割算法无法做到不用任何先验知识进行自动分割,且通用性和精准度相对较低,为此提出一种基于图像块和全卷积神经网络（PCNN和FCN）相结合的自动分割算法。方法 首先建立4个分割模型,包括3个基于U-Net的骨头分割模型（肱骨分割模型、关节骨分割模型、肱骨头和关节骨作为整体的分割模型）和一个基于块的AlexNet分割模型;然后使用4个分割模型来获取候选的骨头区域,并通过投票的方式准确检测到肱骨和关节骨的位置区域;最后在检测到的骨头区域内进一步使用AlexNet分割模型,从而分割出精确度在像素级别的骨头边缘。结果 实验数据来自美国哈佛医学院/麻省总医院骨科的8组病人,每组扫描序列包括100片左右图像,都已经分割标注。5组病人用于训练和进行五倍的交叉验证,3组病人用于测试实际的分割效果,其中Dice Coefficient、Positive Predicted Value（PPV）和Sensitivity平均准确率分别达到0.92±0.02、0.96±0.03和0.94±0.02。结论 本文方法针对小样本的病人数据集,仅通过2维医学图像上的深度学习,可以得到非常精确的肩关节分割结果。所提算法已经集成到我们开发的医学图像度量分析平台"3DQI",通过该平台可以展示肩关节骨头3D分割效果,给骨科医生提供临床的诊断指导作用。同时,所提算法框架具有一定的通用性,适应于小样本数据下CT和MRI中特定器官和组织的精确分割。     

结合KL距离与图像域分块的SAR图像分割

提出一种结合KL(Kullback-Leibler)距离和图像域分块的SAR图像分割算法.首先,利用规则划分技术将图像域划分成若干规则子块,以子块为处理单元,假设子块内像素服从高斯分布,并构建特征场概率模型;其次,采用广义Potts模型定义刻画邻域子块相关性的标号场概率模型,根据贝叶斯定理,得到后验概率模型;再次,采用KL距离定义刻画同质区域间统计分布差异的异质性系数,并通过非约束吉布斯表达式构建概率分布函数,结合后验概率和吉布斯概率分布函数建立图像分割模型;然后,设计M-H(Metropolis-Hastings)采样方法,包括改变子块标号操作和分裂子块操作,模拟上述分割模型,从而获得最优分割结果;最后,通过对所提出算法和对比算法的SAR图像分割结果进行分析,充分验证了所提出算法的有效性和优越性.     

指纹图像预处理新方法

介绍并实现了一套完整的指纹图像预处理方法,通过剩余块处理和平滑方法改进了传统的指纹图像分割算法;使用方向匹配的方法对指纹图像方向块进行方向滤波完成图像增强;并除去细化后存在的短线和毛刺。该算法对Secugen指纹仪采集的图像和FVC2004数据库中的指纹图像进行实验,结果表明经过预处理后的指纹图像质量得到明显增强,方便进行细节特征提取。     

基于像素块最大后验概率的视频对象分割方法

提出一种基于像素块最大后验概率的视频运动对象快速分割算法。首先根据连续3帧视频序列构建参考帧,计算基于像素块的差分图像;然后用Gibbs随机场模型描述基于像素块的差分图像,通过最大后验概率方法分割运动对象块;最后使用基于颜色梯度的snake模型提取运动对象轮廓。实验结果表明,该算法能避免视频对象的缺失,降低图像噪声的影响,减少误分割,同时具有较快的计算速度。     

一种融合多特征与子快的抗遮挡算法

为解决复杂情况下运动目标的检测问题,本文提出一种基于多特征融合和新子块分割的算法。该算法通过综合目标的颜色和纹理特征加强对目标的跟踪,并通过新的子块分割完成对不同子块的权值赋予,对发生遮挡时不同区域进行差别处理。同时在发生完全遮挡时还采用kalman滤波模型对轨迹进行预测,获得运动目标信息并更新。实验结果表明:该算法能够较好的完成遮挡情况下的目标跟踪。     

破损区域分块划分的图像修复

目的： 提出一个算法,使计算机能够自动修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。 方法： 本研究通过模仿手工修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像的方法,按如下2个步骤来修复图像：1) 破损区域的划分,首先,对各断裂边界线进行匹配配对。然后,将已配对的各断裂边界线进行直接连接,从而在破损区域内形成各个待修复块。2) 各块的修复,首先,采用BSCB算法中的传输方程和扩散方程将已选邻域信息迭代传输和扩散到各块破损区域,以修复完优先级最大的各个块。然后,判断是否有次优先级的待修复块,若有,则采用边界线删除算法删除部分冗余边界线,接着按相同方法修复次优先级的待修复块;若无,则修复完成。 结果： 基于以上图像修复步骤,提出了破损区域分块划分的图像修复算法。将提出的该算法和其它3个算法用于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像,其结果显示,该算法所修复图像的PSNR值平均提高1.49db,同时,所修复图像具有较好的视觉效果。 结论： 和其它3个算法相比,提出的破损区域分块划分的图像修复算法更适合于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。     

一种融合多特征与子快的抗遮挡算法

为解决复杂情况下运动目标的检测问题,本文提出一种基于多特征融合和新子块分割的算法。该算法通过综合目标的颜色和纹理特征加强对目标的跟踪,并通过新的子块分割完成对不同子块的权值赋予,对发生遮挡时不同区域进行差别处理。同时在发生完全遮挡时还采用kalman滤波模型对轨迹进行预测,获得运动目标信息并更新。实验结果表明:该算法能够较好的完成遮挡情况下的目标跟踪。     

基于方差及方差梯度的指纹图像自适应分割算法

指纹图像分割指从图像背景中分离出有用的指纹区域的过程.利用图像方差及其梯度的性质提出一种自适应指纹分割算法.首先将待分割的图像分为3×3的块,计算块方差及其梯度,并以两者的乘积作为块特征;然后使用一种自适应的方法设定阈值完成分割;最后利用形态学方法进行后处理得到最终结果.在FVC2002和FVC2004数据库上的实验结果表明,该分割算法快速有效,且有较强的鲁棒性.     

基于细分方法的破裂曲面重构

曲面重构是计算机图形学中一个基本问题.目前研究的热点集中于使用各种方法构建细分曲面,以及进行网格的优化等方面,但其核心是光滑连续曲面的重构.为了对破裂曲面有效重构,提出了一种基于细分的重建破裂曲面的方法,该方法先使用Loop细分曲面对目标曲面进行逼近,再自适应处理不连续部分的网格.这种方法在3维地震数据可视化中得到了较好的应用.     

Metal artifact reduction in dental CT images using polar mathematical morphology

Most dental implant planning systems use a 3D representation of the CT scan of the patient under study as it provides a more intuitive view of the human jaw. The presence of metallic objects in human jaws, such as amalgam or gold fillings, provokes several artifacts like streaking and beam hardening which makes the reconstruction process difficult. In order to reduce these artifacts, several methods have been proposed using the raw data, directly obtained from the tomographs, in different ways. However, in DICOM-based applications this information is not available, and thus the need of a new method that handles this task in the DICOM domain. The presented method performs a morphological filtering in the polar domain yielding output images less affected by artifacts (even in cases of multiple metallic objects) without causing significant smoothing of the anatomic structures, which allows a great improvement in the 3D reconstruction. The algorithm has been automated and compared to other image denoising methods with successful results.     

基于等值面点的快速三维表面重建算法

医学图像可视化技术利用二维医学图像序列重建出三维模型,为医生提供了直观、全面、准确的病灶和正常组织信息。传统的方法直接采用由序列轮廓线生成的三角片来拟合曲面,重建的速度与效果均有限。本文采用了一种直接绘制等值面点的三维重建算法,该算法只对视觉有贡献,约占总体数据的2%左右表面点进行遍历绘制,大大提高了绘制速度。另外,本文提出了由等值面数据计算法向量的方法,实现了在只有等值面坐标数据的情况下计算法向量。     

Simplified detection of broken rotor bars in induction motors controlled in field reference frame

In this paper, a simple method for additional on-line detection of broken rotor bars in a squirrel cage induction motor controlled in rotor field co-ordinates using existing hardware is presented. Based on a previously presented approach, an algorithm for on-line calculation of the variance of stator voltage reference, which depends on the number of broken bars, has been developed. Due to its simplicity, it could run in parallel with a standard control algorithm in field reference frame using contemporary fixed- and floating-point processors, thus requiring minimum processing time. The algorithm uses internal reference values of the stator voltage; therefore no additional dedicated measurements are needed. Results were obtained at different operating points on an induction motor with gradually damaged rotor. Comparison with commonly used diagnostic method confirms the validity of the approach.     

基于残差网络的医学图像超分辨率重建

提高医学图像的清晰度对于医生迅速的做出病情的诊断与分析具有重要的意义，为充分提高医学图像的纹理细节清晰度，提出一种基于残差网络的医学图像超分辨率重建算法。选取合适的数据集，使用非常深的卷积神经网络，多次级联较小的滤波器，充分提取图像中的信息；使用残差学习的方式以及Adam优化方法来加快深层网络模型的收敛；将不同放大倍数的训练集组合成混合数据集进行训练，提高性能的同时大大减少了参数数量与训练时间。实验结果表明，所提算法的PSNR、SSIM、FSIM均高于现有的几种算法，重建出的图像细节更加丰富，边缘更加完整。     

基于神经网络的金属断口3维重建

金属断口SEM图像的3维重建能更精确地定量分析断口,因而在材料断裂研究中具有重要意义。为了对金属断口SEM图像进行重建,根据金属断口表面具有的分形特征,提出了以高度z连续作为约束条件,利用神经网络对单幅断口SEM电镜图像进行重建的算法,并在实验中取得很好的重建效果。该算法对于未知光源方向的粗糙表面的3维重建具有较大的理论价值和实用价值。     

3D reconstruction for a scanning electron microscope

An algorithm for the reconstruction of the 3D shape of the surface of a micro-object from a stereo pair of images obtained on a raster electron microscope (REM) has been considered. A model of building an image in REM has been presented. The SIFT algorithm was used for determination of the correspondence points. The correspondence points are used to determine the mutual position of the object in a stereo pair by the RANSAC method. A set of points is created in the 3D space, which is later interpolated to reconstruct the 3D surface.     

基于多分辨率生成对抗网络的空间数据不确定性重建方法

在空间数据不确定性重建领域,多点统计法（MPS）得到了广泛的应用,但由于计算成本较高,其适用性受到了影响。通过使用金字塔结构的全卷积生成对抗网络（GAN）模型学习不同分辨率的训练图像,提出了一种基于多分辨率GAN模型的空间数据重建方法。该方法从高分辨率训练图像中捕获细节特征,从低分辨率训练图像中捕获大范围特征,因此该方法重建的图像包含训练图像的全局和局部结构信息,同时保持一定的随机性。把所提算法与MPS中的代表性算法以及应用于空间数据重建的GAN方法进行对比的结果表明,所提方法10次重建的总时间降低了约1 h,其平均孔隙度与训练图像孔隙度的差值降低至0.000 2,并且其变差函数曲线和多点连接性函数（MPC）曲线更接近于训练图像,可见所提算法重建质量更好。     

一种新的基于平面检测器的锥形束体积重建算法

由于锥形束体积重建算法具有较高的获取投影数据的速度、较大的 X射线利用率及能保持重建物体的空间和密度各向同性等方面的优点 ,因而引起了人们的广泛关注 .针对锥顶轨迹为单圆的锥形束体积重建问题 ,提出了一种基于平面检测器的 T- FDK算法 (简称 FT- FDK算法 ) .该算法首先将锥形束投影数据重排为倾斜平行投影数据 ,然后再经过加权滤波和反投影重建来得到待测物体的三维结构 .实验结果表明 ,该算法不仅与传统的 FDK算法有相同的计算复杂度 ,且重建图象的质量有了明显的提高 ,因而该算法在医学成像和无损探伤等领域具有重要的实用价值 .     

海量数据的曲面分层重建算法

从二维图像序列进行表面重建的问题由来已久.传统的重建方法通常是先重建或先等值面抽取,再简化数据量.随着处理数据量的增长,传统算法的中间过程会因为存储空间的限制不能进行下去.如何利用有限的存储空间对大数据量进行处理,从而完成曲面的重建曾是要研究的问题.针对大数据量的已分割的医学切片图像,利用逐层重建、即时简化的基本思想,给出一个易于操作实现、数据量可控制的算法.这样可以在硬件条件不太高的计算机(如内存不太大的个人微机)上实现大数据量的医学图像表面重建.