移动立方体算法的研究和改进

CT三维重建技术是辅助医生对病情进行分析和显示的有效工具,它极大地提高了医疗诊断的准确性。移动立方体法（Marching Cubes,MC）是一种经典的医学图像三维重建算法,但是在实际使用中还是存在着一些缺点。针对传统MC算法出现的两个问题：（1）用直线代替双曲线来构造等值面会产生误差;（2）重建过程中大量时间耗费在检查空立方体上,提出了一种改进的MC算法,分别通过切片图像间的插值和基于分割的快速查找法来对此进行解决。通过实验表明,改进的MC算法比起传统MC算法,在三维重建的效果和效率上都得到了很大的提高。     

工业CT数据场面绘制和体绘制改进算法研究

工业CT图像的重建速度和精度是工业CT产品的两个重要指标。针对面绘制的MC算法提出了一种基于相似性区域分割的三维工业图像表面重建算法,实现了准确分割,并利用分割结果精确地提取等值面,显著提高了检测效率;针对体绘制的光线投射算法提出了一种基于二维最大熵阈值的分割预处理方法,利用二维直方图熵最大化寻找阈值的最佳组合,能有效减少重建体数据量,实测数据表明体绘制速度明显提高。     

基于最近邻Marching Cubes的医学图像三维重建

在医学图像三维可视化中,移动立方体算法（Marching Cubes,MC）是面绘制的经典算法。针对MC算法计算插值点导致执行速度慢、效率不高的缺点,提出一种基于最近邻逼近的MC算法,该方法在n次等分点量化序列中寻找等值面最近邻点代替线性或非线性插值,既避免了插值的大量计算又保证了误差精度,还可改善三角面片结构。利用可视化工具开发包VTK对人体脸部和脚部CT数据集进行三维重建,实验表明改进算法明显缩短了绘制时间,提高了重建效率。     

基于标签化医学图像的多阈值三维重建算法

针对传统面绘制重建方法 MC无法一次性提取多个阈值器官的问题,提出一种将MRI图像中靶区及其周边组织进行标签化分割的多阈值三维重建算法。该算法通过将二维图像中的多阈值器官标签化为简单的整数,降低提取等值面时的数据存储量,进而提高等值面的绘制速度。同时,定义了多阈值三维重建时体素顶点索引方式和等值面相交形态,减少了传统MC算法提取多个阈值器官时存在三角面片与顶点复用的情况,且仅需一次性扫描即可重建多个器官等值面。实验结果表明,本文算法较传统MC算法,重建器官数量越多,器官彼此结构越紧密,三角面片与顶点复用情况减少越明显,在保证重建效果的同时,绘制速度可提高30%。     

利用VTK进行三维肠道重建算法的改进

肠道CT的三维重建是提高肠道疾病诊疗准确性的迫切需要。利用可视化工具包VTK并结合VC++,实现了肠道三维重建。经典三维重建Marching Cubes（简称MC）算法会产生二义性,针对常用的渐近线法消除二义性计算量大的问题,提出了一种改进的MC算法：采用线性插值法求出二义性面与等值面的交点,然后分别连接二义性面对边上的交点形成两条相交直线,最后通过判断直线交点的状态值,来唯一地确定等值线的连接方式,从而快速重建出三维肠道。实验结果表明,利用改进的MC算法比起传统MC算法,在三维重建的质量和效率上都得到了很大的提高。     

像素的移动体素面绘制算法

移动立方体算法是最具影响力的等值面构造算法。本文以移动立方体算法为基础,提出了像素点移动体素面绘制算法。根据物体表面的显示特性和体素特点,利用像素点组成的边界体素绘制物体的等值面,实现物体表面的三维重建。在实验中,对一组CT图像中的骨骼组织进行三维表面重建和显示,并与用Matlab绘制函数重建的三维结果进行比较。实验分析表明,该算法能对物体进行三维重建,避免了二义性问题,但重建表面不光滑,重建花费的时间较长。     

MC 算法在 CT 医学图像三维重建中的应用*

MC 算法是三维重建面绘制的经典方法,采用等值面提取的方式把所需的数据分离出来进行重建。通过对 MC 算法的原理进行分析,结合 VTK 类库编程,研究基于 MC 算法提取CT 图像病灶的方法,并通过坐标平滑的方法对算法进行改进,提高三维重建的平滑显示效果和重建速度。     

基于改进MC算法的牙颌组织3维重建

移动立方体（MC）算法是面绘制算法的典型代表, 但其在抽取的等值面的拓扑结构、表示精度及算法执行效率等方面仍存在缺点,为此,针对MC算法执行效率不高的问题,根据等值面在立方体中的延续性,提出了一种改进的MC方法,并在可视化工具包中予以实现,实验结果表明,改进的MC算法重建牙颌组织所需的时间仅为58 s。并以改进的MC算法为基础,开发了牙颌医学图像3维重建系统。应用实例表明,改进的MC算法不仅高效鲁棒,并可对曲面结构复杂的牙颌组织进行3维重建。     

剖面数据场中的三维表面建模

在三维表面建模技术中,Marching Cubes算法是应用最为广泛的方法之一。该算法简单高效,但与此同时,研究人员也发现它存在一些不足。在构造等值面时,Marching Cubes算法要把所有体素全部检测一遍,即使有些体素没有和等值面相交,这影响了算法效率;此外在这个过程中,Marching Cubes算法还会忽略掉一些本来在等值面上的点,降低了表面重建的精度。针对这些问题,本文对算法进行了改进。在构造等值面时,不检测空的体素以提高算法的速度,并且把一些被忽略的等值点添加进来以提高算法的精度。     

基于气象雷达回波3D重建的Marching Cubes改进算法

根据气象雷达回波数据的三维极坐标分布特点,提出一种改进的Marching Cubes三维重建算法.该算法将Marching Cubes常规算法中的单位正立方体构建转换为直接对回波极坐标数据的拟柱体构建,生成相应的等值三角面,并对三角面的顶点数据进行地曲订正,供OpenGL显示.为进一步提高重建算法的效率,该算法避免了对高仰角远距离无回波区的重建.实验表明,该算法有效实现了雷达回波的三维重建.     

基于分割的三维医学图像表面重建算法

提出了一种基于分割的三维医学图像表面重建算法,它将图像分割与MC(marching cubes)算法有机地结合,这样可以根据不同医学图像的特点,采用适合的分割方法,实现对不同组织的准确分割,并利用分割结果精确地提取等值面,避免了MC只适合于阈值分割的局限性.同时采用一种基于区域增长的立方体检测方法,提高了表面跟踪的效率.实验证明,运用本算法,重建速度和显示效果均有提高.     

云环境下支持多授权机构的医疗数据安全共享方案

在当前的云环境下,医疗数据存储的研究中存在着隐私信息外泄,机构之间数据共享效率较低等问题。因此,针对云环境下电子医疗数据的安全共享需求,提出了一种支持多属性机构的基于属性的密文策略加密方案,实现了加密医疗数据的细粒度访问控制。通过在加密阶段引入离线计算和在解密阶段引入外包计算,所提方案显著降低了加解密延时,提高了医疗数据访问控制的效率。安全性分析和性能分析表明所提方案满足可重放适应性选择密文攻击安全性,且在性能上优于已有的方案,提高了云环境下医疗数据共享的安全性和效率。     

3D Echocardiogram Reconstruction Employing a Flip Directional Texture Pyramid

Three dimensional (3D) echocardiogram enables cardiologists to visualize suspicious cardiac structures in detail. In recent years, this three-dimensional echocardiogram carries important clinical value in virtual surgical simulation. However, this 3D echocardiogram involves a trade-off difficulty between accuracy and efficient computation in clinical diagnosis. This paper presents a novel Flip Directional 3D Volume Reconstruction (FD-3DVR) method for the reconstruction of echocardiogram images. The proposed method consists of two main steps: multiplanar volumetric imaging and 3D volume reconstruction. In the creation of multiplanar volumetric imaging, two-dimensional (2D) image pixels are mapped into voxels of the volumetric grid. As the obtained slices are discontinuous, there are some missing voxels in the volume data. To restore the structural and textural information of 3D ultrasound volume, the proposed method creates a volume pyramid in parallel with the flip directional texture pyramid. Initially, the nearest neighbors of missing voxels in the multiplanar volumetric imaging are identified by 3D ANN (Approximate Nearest Neighbor) patch matching method. Furthermore, a flip directional texture pyramid is proposed and aggregated with distance in patch matching to find out the most similar neighbors. In the reconstruction step, structural and textural information obtained from different flip angle directions can reconstruct 3D volume well with the desired accuracy. Compared with existing 3D reconstruction methods, the proposed Flip Directional 3D Volume Reconstruction (FD-3DVR) method provides superior performance for the mean peak signal-to-noise ratio (40.538 for the proposed method I and 39.626 for the proposed method II). Experimental results performed on the cardiac datasets demonstrate the efficiency of the proposed method for the reconstruction of echocardiogram images.     

对一维复合混沌图像加密算法的安全分析和改进

最近,Park 等人提出了一种基于一维复合混沌的图像加密算法,该算法的核心思想为：用混沌序列对明文图像进行像素置乱操作;利用混沌序列和密文反馈机制对置乱后的明文序列进行扩散操作;把扩散后的密文序列向左循环移位以得到最终的密文。对该加密算法进行了安全性分析,发现了该算法的两个等效密钥流,从而使得循坏移位操作成为无效操作。通过选择明文攻击依次破解出算法中的两个等效密钥流,恢复出了明文图像。理论分析和实验结果验证了选择明文攻击策略的可行性;此外提出了一种改进算法,克服了原有算法的缺陷。改进后的方案不仅能保持原算法的优点,还能抵抗选择明文的攻击。     

一种基于LWE‐CPABE的区块链数据共享方案

为应对量子计算对区块链上基于数论的隐私保护技术所带来的威胁,将区块链技术与格属性基加密算法有效融合,提出一种基于格的后量子CPABE区块链数据共享方案。将容错学习（LWE）作为方案的困难问题假设,构造一种基于格的密文策略属性基加密算法LWE-CPABE,抵御量子计算对公钥密码安全的攻击,实现数据的安全共享。设计算法参数的标准格式化交易结构,以满足LWE-CPABE算法的可追责性。在此基础上,给出交易生成与交易验证智能合约,以实现交易的自动验证与共识。功能性分析与仿真实验结果表明,该方案在算法初始化、加解密以及密钥生成的计算效率方面均优于传统的基于双线性映射理论的CPABE方案,可实现区块链上数据的高效、安全、动态共享与隐私保护,明显提高区块链数据共享安全性。     

基于BRLWE的物联网后量子加密技术研究

随着量子计算机的发展,现有的公钥加密体系无法保障物联网通信的安全性。后量子加密算法所基于的数学难题目前还不能被量子计算机攻破,因此具备良好的抗量子安全性,尤其是基于格的公钥密码体制,有望成为下一代公钥加密体系的主流。然而,后量子加密算法存在计算量大、存储空间大等问题,如果将其直接应用于物联网终端的轻量级设备中,会降低物联网环境的通信效率。为了更好地保护物联网通信安全,保障物联网通信效率,提出了Sym-BRLWE(symmetrical binary RLWE)后量子加密算法。该算法在基于二进制环上容错学习(BRLWE,binary ring-learning with errors)问题的加密算法的基础上,改进了离散均匀分布上的随机数选取方式和多项式乘法的计算方式,从而满足物联网通信的效率要求,增加了加密安全性防护性措施以保证算法在取得高效率的同时具有高安全性,更加适应于物联网轻量设备。安全性分析表明,Sym-BRLWE加密算法具有高安全性,从理论上能够抵抗格攻击、时序攻击、简单能量分析和差分能量分析;仿真实验结果表明,Sym-BRLWE加密算法具有通信效率高的优势,加密解密效率高且密钥尺寸小,在模拟8 bit微型设备的二进制运算环境下,选择140 bit的抗量子安全级别参数时,相较于其他已有的基于BRLWE的加密算法,同等加密条件下Sym-BRLWE加密算法能够在加密总时间上减少30%~40%。     

基于分形编码和LIC混沌系统的图像压缩加密算法

随着数字图像在网络中的广泛应用,其在安全、传输、存储等方面的问题亟待解决。提出的算法为分形编码提供了新型安全方案,分形图像编码具有压缩比高和重构质量高的特点,而混沌的不可预测性和初值敏感性适用于图像加密,将分形编码和混沌加密有效结合可以充分发挥两者的优势。此外,通过耦合增强构造新的混沌系统,改善了种子映射复杂度低、混沌范围有限等问题,并设计了置乱扩散同时进行的加密结构来提高算法效率。实验表明,提出的算法的密钥空间大、密钥敏感性强、相邻像素相关系数和信息熵都接近理想值,能够抵抗多种常见攻击,且加密速度更快,能满足实际应用的需要。压缩性能方面,在满足重构视觉质量的同时达到了较其他方案更高的压缩比。