CT图像特征Fuzzy识别法(二)

Ｆｕｚｚｙ（模糊）模式识别是模式识别的一个新分支。文章以Ｆｕｚｚｙ集理论及模式识别理论为基础,根据专家提供的并用语言变量描述的ＣＴ征象,通过对数字化图象进行边检、分割和特征提取,识别出了小肺癌分叶、毛刺、空泡、星芒、瘤体密度均匀性等特征并描述了识别结果。     

一种中风病人脑出血CT图像序列的自动分割方法

运用计算机技术辅助诊断脑中风出血病人对于精确计算出血量、及时挽救生命有着重要的意义。有时由于出血点小、边缘模糊,给 图像的分割造成一定的困难。根据图像的特征,该文运用基于Gustafson-Kessel模糊C均值聚类(FCM)两步分割算法较为准确地对出血区域 及水肿带进行了分割,同时,在分割开始时运用了TT图谱配准,从而减少了分割影响因素,提高了分割的有效性。     

肺实质CT图像细化分割

目的 由于肺部CT图像中各组织结构复杂、灰度分布不均匀,造成肺实质部分难以准确分割和提取。为了提高肺实质分割的准确率,本文提出了一种基于超像素的细化分割与模糊C均值聚类相结合的自动分割算法。方法 该算法充分利用肺部CT图像的灰度、纹理特征,同时为了正确标记超像素的分类,引入一种空间邻域信息来增强空间约束进而有效地解决灰度不均匀的问题,它能够对肺实质进行分割并除去其周围的主血管,然后利用形态学知识去除肺部的分支血管。结果 在临床患有四类疾病的患者CT图像数据集上采用改进的图像特征,使得肺实质分割的准确率提高了0.8%。同时,算法准确率提高到99.46%。结论 实验结果表明,本文算法能够实现肺部CT图像肺实质的自动细化分割,结果准确适用。该算法鲁棒性好、速度快,是一种精确有效的自动肺实质分割方法。     

融合FCA和积分图的CT图像分割

鉴于目前FCA的演化规则有大量计算,迭代一次的耗时比较长,而积分图具有优化运算速度的特点,文中将积分图和FCA相结合,提出融合FCA和积分图的CT图像分割方法.该方法以FCA为基础,用多值图像来完成元胞状态的初始化,设计了一个完成边界提取和加权去噪的模糊演化规则,对CT图像进行迭代演化,最终得到分割图像.整个过程中,利用积分图算法来进行优化,达到单次迭代耗时减少的效果.实验结果表明该方法性能上可以达到图像分割的效果,而且在耗时方面比普通演化规则的耗时要低.     

髋关节序列CT图像中股骨近端分割方法研究

针对现有髋关节序列CT图像中骨骼近端分割精度差、自动化程度低、计算复杂度高的问题,提出一种自动分割股骨近端的方法。该方法充分利用序列CT图像中股骨头与股骨中段呈现类圆形以及相邻切片中股骨特征相似度高的特点,融合双向分割的股骨轮廓信息得到可靠的股骨近端轮廓。实验结果表明,该方法能准确地从髋关节序列CT图像中提取出股骨近端的轮廓信息,具有一定的实用价值。     

基于遗传算法的原位根系CT图像的模糊阈值分割

原位根系CT图像的精确分割是实现植物根系3维重建和定量分析的重要基础。为了对原位根系CT序列图像进行准确、有效的分割,针对原位根系CT序列图像固有的模糊性特征,设计了一种基于遗传算法的模糊多阈值图像分割方法。该方法首先通过直方图分析确定了原位根系3维分割的初始阈值范围;然后通过设计一种模糊隶属度函数, 将图像模糊划分为若干个不同的区域; 最后采用最大模糊熵准则,并借助遗传算法寻找确定了一组序列图像的最佳分割阈值。编程实验结果证实,该算法不仅能更加准确、有效地对植物根系原位CT序列图像进行分割,并可提高图像阈值分割的精度和效率。     

基于VTK的医学图像体绘制及交互实现

由于体绘制可以保留医学图像的所有数据信息．并且能对于形状特征模糊的组织器官以及它们之间的层次关系进行三维显示．因此利用VTK开发包所提供的体绘制方法来实现CT医学图像的三维重建,并为用户提供了的交互功能,从而让医生可以多角度、多层次进行病体观察和病因的分析。     

CT图象特征的Fuzzy识别方法

Ｆｕｚｙ（模糊）模式识别是模式识别的一个新分支。本文以Ｆｕｚｙ集理论及模式识别理论为基础，根据专家提供并用语言变量描述的ＣＴ征象，通过对数字化图象进行边检、分割和特征提取，识别出了小肺癌分叶、毛刺、空泡、星芒、瘤体密度均匀性等特征并描述了识别结果。     

基于CT的医学图像三维重建

本文介绍了医学CT三维重建的算法,分析了目前所用的关键技术,为医学图像三维重建应用软件的开发打下了理论基础.最后使用VTK开发包,以手部骨骼三维重建为例,给出了实现面绘制和体绘制方案和结果.     

根系CT序列图像区域生长分割的新方法

在对传统区域生长算法改进的基础上,针对原位根系CT序列图像的特点,提出了一种基于区域生长的植物根系CT序列图像分割算法。通过对208幅JPEG格式的植物根系CT序列图像进行直方图分析,确定植物根系区域的分割阈值范围,结合阈值分割实现改进区域生长法对单层根系图像进行分割得到目标区域。在此基础上,利用植物根系在介质环境中的空间连续性,进一步实现仅在选择单幅图像种子点的情况下一次性完成整套CT序列图像的分割。借助MITK（Medical Imaging Toolkit）工具箱对分割好的原位根系CT序列图像进行三维重建,对三维模型进行不同角度观测来判断分割的正确性。实验结果表明,该算法分割速度快、精度高,能够有效地去除CT图像背景中杂质像素,准确提取出植物根系目标区域。     

基于区域竞争分割结果的体绘制研究

在开发医学图像处理系统时,采用区域竞争模型分割产生的图像只反映图像的轮廓及位置信息,不包含内部的图像信息,所以只能直接进行面绘制.据此,提出了基于区域竞争模型分割结果的体绘制算法.算法根据分割结果中的轮廓信息,对原始医学图像进行数值转换,使目标图像中既包含内部l冬I像信息又包含轮廓边界信息,最后利用转换后的数据对肝脏进行体绘制.实验结果表明本算法有效可行,而且有很高的实用性.     

基于离散平稳小波变换和FCM的纹理图像分割

采用离散平稳小波变换对纹理图像进行分解,以各层小波系数中能量为特征相向量,采用模糊c-均值聚类（FCM）对图像分割,并对分割方法进行了改进,提出采用网格法,将图像分解成若干子图像,对图像进行粗分割,再对边缘部分的网格进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法显著提高了分割速度和精度。     

基于模糊加权熵的医学图像多阈值分割

针对H.D.Cheng等人提出的模糊熵公式存在不满足区域一致性条件等问题,提出了模糊加权熵公式,证明了该公式满足图像分割定义的五个条件,克服了传统方法导致图像细节被均衡的不足,可得到较佳的分割结果。另外,隶属函数采用一种梯形分布,该分布可降低了参数的维数,提高了运算的效率。     

首例男女人体数据的自动分割和体透明分析

在研究体绘制技术的基础上，提出了体透明分析的新思想，给出了基于广义模糊粗糙集GFRS的体数据分割算法和体数据对比度增强算法，研究了这些技术在体透明分析系统中的应用，并利用第4代交互数据语言IDL6.2设计实现了体透明分析系统。中国和美国首例男女人体数据在该系统上的成功验证，标志着该系统有一定的理论价值、实用价值及广阔的市场前景。     

基于形态学重建滤波的脑部磁共振图像分割

在阐述形态学基本原理、形态学重建滤波原理和方法的基础上,提出了形态学交变序列重建滤波,并应用于脑部磁共振图像分割。试验结果表明,该方法能有效地滤除无用的信息而保留图像原始形状不变。再应用形态学梯度运算、测地距离和流域变换方法就能准确地分割出脑部磁共振图像的头盖骨和脑膜。     

CT图像导引中穿刺针的快速分割方法

在CT图像导引经皮穿刺中,快速准确定位穿刺针是手术成功的关键环节。为克服CT图像噪声影响和减少计算量,在OTSU阈值算法分割基础上,利用前景、背景区域继续对过度分割的目标进行二次处理,通过迭代计算求最优阈值,在分割输出图像熵最大时实现穿刺针的完整分割。仿真实验证明,标记的基准点和针尖的提取准确率达96％以上,具有较好的实用性。     

基于免疫遗传算法的图像多阈值分割

针对H.D.Cheng等人提出的模糊最大熵原则阈值分割法存在着计算量巨大的问题,将具有高效鲁棒性、自适应性、并行性的免疫遗传算法引入阈值自动选取算法中,并针对该方法的疫苗选取会导致收敛到局部最优解等问题,给出了高效的自适应疫苗选取新方法。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较其它优化算法具有更好的优越性。     

一种无须预指定分割区域数的自适应多阈值图像分割方法

为解决多阈值图像分割中分割区域数较难确定的问题,提出一种基于可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的自适应多阈值图像分割方法.基于图像直方图的多阈值分割的本质是寻找直方图各峰间的谷底,但其个数较难确定且各局部峰并非都是高斯分布.因此文中用更具普适性的混合α稳定分布拟合直方图,建立包含局部峰个数及各分布元参数的分层贝叶斯概率模型.采用RJMCMC后验概率推理自适应确定混合α稳定分布的分布元个数及各自参数,从而获得分割区域数和多阈值参数.针对单晶炉拉晶图像、人脑核磁共振图像及国际标准测试图进行测试,结果表明该方法准确地建立图像分割模型,得到满意的多阈值分割结果.     

一种对光照具有鲁棒性的图像分割方法

研究了灰度图像的OTSU(最大类间方差)自动阈值分割法。OTSU方法作为一种单一阈值的分割方法,当图像受光照和反射光等的影响明显时,将会出现严重的误分割现象。考虑到OTSU方法的最大类间方差化的思想,根据灰度图像的像素点灰度的直方图分布、空间分布,提出了一个新的分割阈值方法。先根据OTSU方法的特点自设计一个函数,对图像进行变换,以便后面的处理,再对其图像以改进的OTSU方法进行分割。通过对化学实验中两种液体的拍摄图片及数字图像处理中标准图片进行试验,理论分析与实验结果表明：该方法能够对受光照及反射光影响大的图像实现正确的分割,将目标图像清晰地从背景中分割出来。     

基于体绘制法的头部CT图像的三维重建

介绍了体绘制法重建医学三维图像的方法,基于真实CT图像数据,使用MATLAB的图像处理工具箱重建了头部的三维图像.