图像增强技术在DSA减影中的应用

从DSA(Digital Subtraction Angiography,数字减影血管造影)医学图像的特点出发,提出了在实现DSA减影时,减影前先进行对数变换,减影后再进行单阈值分割的解决方案来增强血管信息.该方案已用Delphi具体软件实现,图像效果符合医学诊断的要求,得到了医学专家的充分肯定.     

基于图像配准的数字减影图像增强研究

提出了一种基于图像配准的数字减影图像增强算法,通过选择合适的控制点和相似尺度,并采用快速样条插值算法以及鲍威尔优化搜索方法,用块匹配方法对造影图像和掩膜图像配准,配准后的减影图像质量良好,并且该算法具有较快的计算速度。     

实用数字血管减影配准算法研究

在数字减影血管造影中，常要用配准技术来消除因病人运动而形成的减影图像中的运动伪影。过去许多配准算法都忽视了图像特征，在这里介绍一种配准方法，它利用图像特征，在图像的边缘上选取控制点，采用差分图像局部熵作为相似性测度，该算法用C 编程实现，并和手工象素移动及网格法作比较，结果表明优于后两种方法。     

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。     

自动消除DSA图像中运动伪影的方法

在数字减影血管造影技术中,病人的移动常会造成图像上出现伪影,干扰医生的正常诊断。提出一种基于图像配准思想的全自动消除伪影的方法,选择合适的控制点和相应的相似性测度,并结合三次样条插值方法。实验证明,该方法能够在亚像素水平自动消除DSA图像中的运动伪影,是一种快速有效的方法。     

基于ActiveMIL的医疗数字减影系统的研究与开发

医学图像的采集和处理是提高医疗水平的重要技术手段和标志.主要讨论医疗数字减影系统的算法,设计了基于VB编程语言、ActiveMIL 组件及SQLServer2000的DSA(Digital Subtract Angiography)系统开发方案,在此基础上实现了界面友好、功能强大的医疗数字减影系统.     

基于图像特征配准的数字血管减影算法

数字减影血管成象(DSA)是一种在医学诊断以及介入治疗中起重要作用的技术。在临床应用中,由于能源能量的波动、设备噪声、病人移动、器官蠕动等,通常的数字减影结果常常出现伪影。伪影消除问题成为数字减影技术中的难点,也是引起关注的热点。文章提出了消除伪影的一套新的算法———基于图像局部特征消除伪影。包括建立排除模板、控制点判定准则与方法、位移向量优化、配准方法等。该方法已用VC编制成软件,并且装备数字化X-射线装置,在计算机试验及临床实验中都取得了满意的效果。     

心血管造影图像分割方法综述

由动脉粥样硬化病变引起的血管狭窄是冠心病的最大诱因,其发病率高,致死率高,因此研究冠状动脉的狭窄程度对于冠心病的早期诊断和评估十分重要.数字减影血管造影（DSA）图像是冠心病诊断的“金标准”.医疗辅助仪器在处理DSA造影图像对狭窄程度进行评估时,首先需要对血管进行分割,才能进行后续的狭窄程度分析.血管的分割提取是进行疾病的量化描述和血管三维重建的重要前提,也是辅助医生临床诊断和治疗的重要手段.本文针对心血管的数字减影血管造影（DSA）图像进行研究,从预处理、分割方法、评价标准3个方面总结近几年国内外针对心造影图像中血管的分割方法.     

一种基于图像识别的快速指针读数方法

指针式仪表广泛应用于现代生产、生活中,在仪表检测、表刻度数值记录等诸多领域,对指针式仪表自动读数需求愈来愈强。本文提出一种改进型的图像减影法快速读数方法。     

Sunview平台上的血管数字减影图像处理系统

数字减影(DSA)图像中血管的检测与跟踪处理在医学上有重要的意义。作者在Sunview平台上研制了一套DSA血管图像的处理系统。本文介绍了该系统的各个功能模块及其应用。     

实时动态数字减影血管造影系统与心功能测量新方法探讨

本文简要介绍最新研制的实时动态数字减影血管造影系统，该系统用普通微机及数字减影图象存储处理器实现实时动态数字减影。文中对系统硬件组成、超大容量造影图象存储处理器以及系统软件功能作了简要的介绍，论述并探讨利用本系统生成心血管减影图象进行心功能测量的新方法。     

基于PC的DSA三维重建系统设计

本文使用VC++6.0和OpenGL库,在PC的操作系统Windows2000上,设计了数字减影血管造影(DigitalSubtrac-tionAngiography,DSA)三维重建系统,实现了对DSA图像进行三维重建的功能,该系统可以通过读入一系列二维DSA图像,重建DSA体数据场,并通过体绘制技术显示出血管的三维模型。     

基于PC的DSA三维重建系统设计

本文使用VC++6.0和OpenGL库,在PC的操作系统Windows2000上,设计了数字减影血管造影(Digital Subtraction Angiography,DSA)三维重建系统,实现了对DSA图像进行三维重建的功能,该系统可以通过读入一系列二维DSA图像,重建DSA体数据场,并通过体绘制技术显示出血管的三维模型.     

基于自适应分数阶微分和改进分水岭的HIFU治疗区域提取方法

在高强度聚焦超声治疗中,需要在超声影像中对目标治疗区域定位与分割。受B超图像复杂背景与噪声干扰,传统的图像分割算法存在局限性。结合Grünwald-Letnikov(G-L)分数阶微分与分水岭思想提出了一种新的图像分割方法。首先将5×5分数阶微分算子划分为八个子模板进行卷积运算,并以归一化后的局部图像梯度与对比度来表征局部图像频率的变化,由此构建自适应分数阶阶次模型,以实现图像的自适应增强;然后对治疗前后的B超图像进行减影,利用形态学开闭操作、距离变换对减影后的图像进行灰度重建,将重建的结果作为分水岭变换的前景标记,以治疗后的B超图像作为背景进行分水岭分割。结果表明：使用该方法分割后的治疗区域轮廓Dice系数,准确率(accuracy)和精度(precision)分别为93.69%、96.74%、92.23%,相较于传统分水岭分割方法分别增加了6.37%、8.59%、6.72%。     

指针式仪表读数的机器视觉智能识别方法

为快速准确地自动识别指针式仪表读数,采用机器视觉技术,结合减影法和Hough变换法对仪表读数进行智能识别.对指针式仪表图像进行图像二值化、形态学处理和边缘检测预处理;利用Hough变换检测仪表中的指针,计算得到指针方向和定位圆形,实现指针式仪表的智能识别.实验结果表明:读数识别的平均相对误差为0.91%,精度较高,能较好地识别指针式仪表读数.     

HIFU治疗区域检测方法研究

提出了一种基于自适应掩模滤波和水平集方法相结合的B超图像分割方法,能较准确地从高强度聚焦超声（HIFU）辐照前后获得的B超图像的减影中检测出治疗区域。对HIFU辐照后的新鲜离体猪肉进行解剖切片,实际损伤情形基本与该方法所得结果相吻合。该方法可以帮助HIFU临床医生客观、准确地监控治疗过程,对提高HIFU疗效有实际意义。     

数字减影血管造影伪像自动校正的研究

本文针对数字减影造影(DSA)图像中由于造影剂的影响存在灰度差别的特点,提出模板匹配算法,成功地实现了DSA图像中的运动伪像和灰度伪像的校正。我们利用模板将存在显著灰度差异的DSA序列图像转换为可以利用古典匹配算法的序列图像,并且采用粗配与精配相结合,整个算法实现自动匹配,且匹配速度快,精度可达一个像素。实验结果表明,本算法对提高DSA成像质量有很大作用。     

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。     

一种新的数字血管减影的算法

数字减影成像(DSA)是一种在医学诊断以及介入治疗中起重要作用的技术。由于通常的数字减影算法效果并不理想,该文提出了一种新的减影算法———基于分段对数变换的DSA算法。该方法已用VC编制成软件,并且装备数字化X-射线装置,在计算机实验及临床实践中都取得了满意的效果。     

基于三维加权和双域滤波的螺旋CT伪影校正

螺旋CT重建会受到锥束伪影和风车伪影的影响,锥束伪影是由于锥角和螺距过大而导致的,而风车伪影由纵向方向采样不足引起,为了降低锥束伪影与风车伪影对CT图像的影响,提出一种螺旋CT伪影校正算法;首先采用三维加权螺旋FDK算法进行重建,有效去除重建图像中的锥束伪影,然后采用改进的双域滤波算法对含风车伪影图像进行校正;三维加权螺旋FDK算法通过对大锥角的射线给予不利权重来抑制锥束伪影,改进的双域滤波算法可以在去除风车伪影的同时保留更多的细节;计算机仿真实验结果表明,该算法能有效地抑制重建图像中的锥束伪影和风车伪影,提高CT图像的质量。