基于多尺度自适应滤波的DSA血管增强

数字减影血管造影（DSA）技术在血管疾病的诊断和治疗中起着重要的作用。由于血管结构的几何复杂性,准确地检测血管仍然是一个难题。为了提高DSA图像的视觉质量,提出了一种基于多尺度自适应滤波的DSA血管增强算法。新的血管增强算法基于多尺度空间理论,不仅采用Hessian矩阵的特征值,而且利用特征向量之间的角度进行DSA血管增强。滤波器的参数可以根据图像本身的特征自适应地进行调整。在多尺度迭代过程中,噪声往往被放大,因此滤波器中增加了噪声消除的设计。实验结果表明,该算法具有良好的DSA血管增强性能,可以有效地过滤图像背景和非血管结构,并避免了增强过程中可能发生的血管变形。     

基于图像像素状态平衡的血管提取算法

为了消除血管减影图像中的噪声,从复杂背景中提取血管,提出了一种基于图像像素状态平衡的血管提取方法。将图像看成一个由目标区域与背景区域构成的平衡系统,目标区域与背景区域由于某种作用力处于一个内在平衡状态,但噪声的引入破坏了这种平衡,该方法通过恢复平衡状态来消除噪声,分离目标与背景区域。在此基础上发展出一种新的灰度图像二值化算法,并将其应用在脑部血管DSA图像的血管提取上,该算法能从背景噪声很强的DSA剪影图像中分离出完整的血管网络,实验效果令人满意。     

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.     

基于误差扩散和均值漂移的DSA特征点选择

数字减影血管造影（DSA）技术在血管疾病的诊断和治疗中起着重要的作用。在DSA图像配准算法中,控制点的精度、数量以及它们在图像上分布的情况在很大程度上决定了几何校正和配准的精度。控制点通常采用规则的网格点,然而更加有效的方法是利用图像本身的特征提取控制点。提出了一种基于误差扩散（Error Diffusion）和均值漂移（Mean Shift）的DSA特征点选择算法。该算法引入误差扩散是为了利用图像本身的特征自适应地选择控制点。在边缘和纹理复杂区域取较多控制点（网格密集）,相反在平坦区域取较少控制点。引入均值漂移的目的是为了减少控制点的数量。实验结果表明,该算法可以自适应地把控制点安排到血管等关键图像特征上,并可以根据需要对控制点的数量进行优化。     

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.     

医学影像处理集成化系统的构建与实现

文章基于系统集成技术提出了以医学影像发生器、影像处理软硬件平台和现代通讯网络为三大核心的现代医学影像处理系统的基本组成及其集成结构体系,并基于这一集成结构体系实现了数字血管减影(DSA)医学影像处理系统。该系统可实现动态医学影像数据的实时采集和海量存储、实时远程传输、实时减影处理等功能。     

视网膜血管图像分割及眼底血管三维重建

眼底视网膜图像的血管分布情况为高血压、糖尿病等疾病的早期诊断提供了重要依据. 计算机处理眼底图像可以减少医生的重复劳动. 本文提出了一种新的眼底视网膜血管图像分割算法. 利用构建的局部归一化方法消除视网膜血管图像背景的差异性. 利用期望最大化算法进行聚类, 实现了眼底视网膜血管图像分割. 最后, 根据眼底图像成像原理, 通过投影逆变换构建了眼底视网膜图像的三维模型. 构建的模型可以进行多角度观察分析.     

肝脏三维管道系统提取方法

针对肝脏CT序列图像数据中目标血管与背景灰度差别小、肝脏内管道系统复杂及噪声较多等问题,提出一种肝脏管道系统提取和处理的方法。首先用基于统计的阈值分割方法粗分割血管,然后用一种基于空间连通域的三维血管树追踪的方法得到空间连通的三维管道系统,从而达到去除噪声的目的。最后利用傅里叶描述子的多尺度曲线平滑方法来平滑血管图的边缘。实验表明,该方法快速有效地提取到肝脏的各个管道系统。     

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.     

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PST和多尺度高斯滤波的视网膜血管的分割

视网膜血管分割是眼科计算机辅助诊断和大规模眼科疾病筛查系统的基础。为辅助眼科医生进行眼底疾病的诊断，文中提出了一种基于相位拉伸变换(PST)和多尺度高斯滤波的视网膜血管分割方法。首先，将彩色眼底影像的绿色通道分量图进行增强预处理；然后采用不同尺度的高斯滤波器对预处理增强后的视网膜血管进行降噪处理，再结合PST边缘检测算法初步获得视网膜血管分割图；最后整合初步获得的视网膜血管分割图并进行形态学去噪，获得最终的视网膜血管分割图。通过在视网膜图像库DRIVE上进行实验，其平均准确率为93%，平均灵敏度达77%，平均特异性为95%，该实验结果验证了文中方法的有效性。     

基于微粒群算法的视网膜血管自动提取方法

针对视网膜血管网络灰度分布特征与结构特征,提出了将灰度-梯度共生矩阵最大熵与微粒群算法相结合的视网膜血管提取方法。采用Gabor滤波以增强血管图像,获取增强后视网膜图像的灰度-梯度共生矩阵,利用微粒群算法并结合灰度-梯度共生矩阵的最大熵方法进行阈值化处理,对图像进行二值化处理后根据视网膜血管具有区域连通性的特征,采用形态学方法分割出最终的血管。实验结果表明,该方法能有效地提取视网膜血管网络。     

基于Gabor小波的视网膜血管自动提取研究

针对视网膜血管网络灰度分布特征和区域结构特征,提出了一种基于Gabor小波的视网膜血管提取方法。采用Gabor滤波预处理以增强血管,用改进的自适应二值化方法对增强后的视网膜图像进行二值化处理,根据视网膜血管具有区域连通性的特征,并用形态学方法分割出最终的血管。为验证方法的有效性,对Hoover眼底图像库进行实验,结果表明该方法在细小血管的提取以及连续性、有效性方面都优于Hoover算法。     

基于Curvelet变换与遗传神经网络的血管分割算法

针对血管深度信息丢失、树状血管结构复杂等问题,结合血管横截面像素高斯分布特征提出一种无监督与有监督相结合血管分割新算法。对血管图像进行离散Curvelet变换,以自适应调整图像变换系数的方式实现血管特征增强;以2D Gaussian卷积核为模板对特征增强后的图像进行滤波处理,提升血管与背景的对比度;利用改进的遗传神经网络模型识别图像中的血管与非血管像素完成分割。实验结果表明,对比于单一的Gaussian变换,所提算法的分割准确率和真阳性率(TPR)平均提升1.8%、16%,分别达到94.6%、77.6%。通过引入无监督Curvelet线性增益函数及有监督神经网络方法,使得算法较传统无监督类方法在准确率及真阳性率方面提升效果较佳。     

基于跟踪算法的肺部CT图像血管提取

在肺部CT图像中,血管与背景的对比度较低,因此传统的阈值细化方法只能提取有限的一部分血管。为了解决这个问题,我们在阈值细化方法处理后,以检测出的血管为基础,利用血管与背景梯度信息跟踪检测出在阈值细化方法中漏检的血管。采用OTSU算法二值化肺部CT图像,形态学细化算法提取血管骨架,依据血管光滑性确定跟踪方向并根据灰度梯度信息跟踪出更多的细小血管。实验说明该方法是有效的。     

用于血管图像分割的简化模糊连接算法

血管系统成像在外科手术计划和血管疾病的诊断等方面都起着极其重要的作用．通过对模糊连接算法的分析和改进，提出一种简化的模糊连接算法，使运算时间得到了缩短，运算速度得到了提高．将该算法应用到实际的血管图像分割中，取得了比较满意的分割效果，三维重构的结果显示也比较好。     

不同波长近红外人体血管成像技术研究

针对通过研制的血管成像装置采集到的图像不可避免地会受到本身或外界因素的噪声污染,肉眼很难分辨出图像质量的问题,提出了对在不同波长近红外光下采集的人体血管图像进行CLAHE增强和NiBlack算法处理,并通过多组实验对比处理前后图像的质量.实验结果表明:在近红外光反射照射下,940 nm单色光采集的手臂血管成像效果最佳,760 nm和940 nm混合光次之,760 nm单色光采集效果不理想.     

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.     

基于多属性的空间连续模糊聚类算法的血管分割

血管系统的3维显示对于图像导航神经外科和手术计划非常重要。提出了一种基于多属性的空间连续模糊聚类算法的血管分割算法来提取时飞磁共振血管造影（TOF MRA)图像中的血管,该聚类算法同时利用了图像的灰度信息和几何信息来提取血管,而目前已有算法仅采用灰度信息。在该算法中又提出了一个融合了灰度和几何形状的不相似性度量准则, 由于几何形状的采用,使得该算法可以区分具有相似灰度但位于不同几何形状组织里的像素。为了验证该算法,分别对2维和3维图像进行了分割,实验结果表明,该算法能够获得更好的分割结果。