加标记的左心室核磁共振图像位移场的运动重建

利用改进的左心室数字模拟器提供的加标记的核磁共振图像(MRI),文章研究左心室位移场的运动重建方法。先以双三次B样条曲面技术拟合短轴和长轴影像层三个方向的标记面,然后采用最小二乘原理确定短轴和长轴影像层标记点1D逆向位移场的最优控制顶点,在此基础上拟合的短轴影像层上标记点的3D逆向位移场达到亚像素精度。这对于跟踪心肌点几何位置,分析左心室的运动变形具有重要意义。     

结合Hough变换与测地线轮廓模型的MR图像左心室自动分割

通过对MR图像左心室分割中各种主流方法的分析,提出一种自动分割MR图像左心室内外轮廓的算法.利用短轴图像上左心室心肌内外轮廓近似圆形的先验形状知识,先用Hough变换自动定位左心室的初始轮廓,然后在测地线轮廓模型基础上,结合K均值聚类提供的区域信息及心肌的生理结构约束对左心室的内外轮廓同时进行自动分割.实验结果表明,该算法能够有效地分割左心室内外轮廓.     

基于邻域信息的B样条密度模型的医学图像分割研究

针对有参混合模型的聚类算法需要假设模型为某种已知的参数模型而存在模型不匹配及应用于图像分割时对噪声比较敏感的问题,提出了一种基于空间邻域信息的B样条密度模型的图像分割方法。首先,通过构建基于规范化的B样条密度函数的非参数混合模型,定义空间信息函数,使得分割模型具有空间邻域信息;其次,利用非参数B样条期望最大(NNBEM)算法估计密度模型的未知参数;最后根据贝叶斯准则实现图像的分割。该图像分割方法不需要假设图像符合某种模型,就可以克服实际数据分布与假设图像模型不一致的问题。此方法有效克服了"模型失配"问题,而且有力抑制了噪声点,同时很好地保留了边界的特性。分别对模拟图像进行仿真,验证了基于空间邻域信息的B样条密度模型的分割方法的有效性。     

MR心脏序列图像左心室内外壁联合分割和时序追踪新方法

MR心脏图像左心室内外壁的自动分割是计算机辅助心功能诊断的前提。本文提出了一种MR心脏图像的左心室内外壁的联合分割和时序追踪的新方法。首先用改进几何动态轮廓线算法分割一帧3维MR图像中的左心室内壁,然后通过时序追踪得到同一层面各帧的内壁轮廓。分割外壁时,以内壁为初始轮廓,设计一种由距离和区域灰度均值约束的区域膨胀力,分割心室的外壁。在临床实际心电门控动态4D心脏MRI序列图像上的实验结果表明,算法分割左心室的内外壁的结果和专家手动分割结果很接近;并且根据心室内外壁分割结果建立的左心室3维模型,可以计算出几种重要的临床心功能指标。     

CAVE立体显示系统的搭建及立体图像的几何校正

为了解决由投影机的位置不准确而引起的立体图像视差畸变问题,根据立体图像产生方式以及显示方式的不同,给出了适合于工程上搭建"经济型"CAVE立体显示系统的几种实现方式,包括主动立体方式、主动变被动方式以及直接被动立体方式.将帧缓存中双眼的视景图像分别拷贝到纹理内存中,通过重投影变换计算出B样条曲面控制点坐标并绘制B样条曲面,分别映射纹理内存中双眼图像的纹理到各自的B样条曲面上.通过对左右眼立体图像分别进行几何校正,实现了CAVE多通道立体显示的无缝拼接;通过微调 B样条曲面的控制点坐标以及确定曲面阶数,实现了左右立体图像局部位置的调整以及图像平滑度的调整.实验结果显示,该方法不影响视景实时绘制.     

一种双水平集模型分割左心室膜的方法

针对目前左心室内外膜分割方法存在分割出的轮廓正则性差、分割心室膜模糊边缘不完全和分割效率低等问题。提出新双阱势函数和各向异性梯度矢量流（AGVF）改进水平集模型能量函数,用融合0水平集和◢k◣水平集的双水平集同时分割左心室内外膜的方法。首先,用改进Hough变化圆检测算法定位心室内外膜初始位置;然后利用双水平集模型同时分割内外膜。观察和对比分析实验结果,该方法能够分割出平滑的左心室内外膜轮廓;能够分割出符合临床定义的左心室内外膜轮廓,且分割MRI图像左心室内外膜轮廓重叠率平均提高到0.956 9。     

利用三目视觉获得复杂曲面的边界曲线

复杂零件表面几何模型的构造是逆向工程的研究重点，根据零件表面数据提取零件表面的边界是构造零件几何模型的关键步骤．提出了基于三目视觉方法提取和构造复杂曲面边界的技术．将一台摄像机固定在三坐标测量机(CMM)横梁上，通过沿X，Y方向移动CMM从而获得物体在空间三个不同位置的图像；从一幅图像中提取反映物体边界的特征点，通过与其他两幅图像匹配得到这些特征点的空间坐标，最后以这些特征点构造出物体边界的B样条曲线。     

基于区域信息主动轮廓模型的图像分割

图像分割是对图像进行后续处理的关键步骤之一,传统主动轮廓模型在目标图像背景较为复杂的情况下很难精确地进行图像分割。为了精确且快速地进行图像分割,以便更加有利地进行后续相关图像处理操作,在对传统主动轮廓模型进行相关研究的基础之上,提出一种基于区域信息主动轮廓模型的图像分割方法。将图像区域信息融入主动轮廓模型的能量函数中去,减弱了模型对图像区域信息突变所造成的图像误分割;改进该模型能量函数内外曲线的拟合中心,以此减少图像噪声点对拟合中心准确性的影响;利用信息熵改进曲线内外能量函数权重,以此提高曲线的演化速度。实验结果表明,与传统CV（Chan_Vese）模型等四种模型相比,该方法所分割的图像更加精确,且在算法分割效率上具有较明显的优势。     

基于共轭梯度的B样条主动轮廓边缘提取

边缘提取是图像识别的基础,为了进一步提高搜索效率和克服主动轮廓模型对初始位置敏感的问题,提出了一种基于共轭梯度的B样条主动轮廓变形边缘提取方法。该方法首先通过人工交互的方式,在目标边缘附近给定一条形状和位置尽量和图像边缘一致的B样条曲线;然后对变形曲线B样条的控制节点进行进化,以取代传统方法中对变形曲线上每一个像素点进行的进化,由于控制节点的数目远远小于曲线上像素点的数目,因而可以大大减少计算次数;最后在梯度矢量场中,对进化曲线附加一共轭梯度力,以加快变形曲线向目标边缘的收敛速度。实验表明,该方法不仅能应对深度凹陷问题,而且边缘提取效率有了较大的提高。     

Bézier样条曲线改进的近似弧长参数化方法

提出了Bézier样条曲线利用分割技术近似弧长参数化的一种方法,并给出了相应的算法。通过求出曲线上所谓的‘最坏点’并在相应点处进行分割,可得到两条Bézier样条曲线。让这两条Bézier样条曲线具有与它们的近似弧长成比例的权,并对所得到的新的Bézier样条曲线进行同样的工作最终可得到一条由多条Bézier样条曲线所构成的新曲线。将这多条Bézier样条曲线合并成为一条Bézier样条曲线并通过节点插入技术将所得Bézier样条曲线转化为B-样条曲线的形式可得到全局参数域,其中各条Bézier曲线在全局参数域中所占子区间的长度与它们的权成比例,这样便得到了一条近似弧长参数化曲线。     

基于水平集的3D左心室表面重建

提出了基于分层2D MRI图像重建3D左心室表面的算法．分层2D MRI图像能够跟踪左心室边界在成像平面内的变形,但由于缺少层问数据,层间边界形变的信息难以获取．为了重建左心室的形状,使用基于形变模型的方法：首先建立变形曲面的动力学方程;再将成像坐标系中的图像平面映射到重建坐标系,根据图像数据构造外力,使用平均曲率构造变形曲面的弹性力,然后用水平集数值解法求解动力学方程以重建左心室的表面．实验结果证明了算法的有效性．     

带标记线的心脏核磁共振图象分析综述

多年来,对心脏核磁共振(MR)图象的分析研究一直是医学图象领域的一个重要课题,上世纪80年代末期出现的标记技术引起了医学图象界的重视,因为标记线的引入改变了传统的心脏左心室的运动跟踪方式,所以也使得对带标记线的心脏核磁共振图象分析成为当前医学图象领域的一个研究热点.为了使人们对带标记线的心脏核磁共振图象分析技术的现状有一个概略了解,首先简要介绍了标记线的运动跟踪原理;接着,详细介绍了对带标记线的心脏MR图象的分割技术,其中包括左心室内外轮廓的分割和标记线的跟踪;而在左心室的形状恢复和运动重建方面,则详细介绍了几种主要的方法,包括可形变模型、随机模型、B样条模型、调和相方法和光流方法,由于应变分析可为临床提供直观的量化信息,为此也讨论了相关的理论方法和重要成果;最后指出了现存技术中的几个问题,这对进一步的研究工作是有益的.     

三维重构中轮廓线间的连接和光滑问题的处理

在使用面绘制算法重构三维实体模型时,由于原始数据稀疏,需要通过一定的方法对填充在相邻轮廓线间的三角形或多边形进行拟和,以达到光滑的效果。本文先按照最小内角最大准则进行Delaunay三角剖分,当可选三角形的最小内角相等时再运用最短路径法在相邻轮廓线间构造三角形,然后再在三角格网上构造Bezier三角曲面,不仅使构造出来的格网具有较好形状,又提高了表面的光滑程度和重构的精度。     

使用多段Bezier曲线模型的地质等值线光滑算法

在等值线自动生成过程中,如果仅仅将追踪到的等值点依次用线连接起来,那么将会生成一幅折线式的等值线图。文章提出使用多段三次Bezier曲线拟合模型对得到的等值线进行拟合,首先利用三次Bezier曲线的拟合公式和最小二乘法得到首段Bezier曲线的四个控制点,然后依据Bezier曲线拼接的光滑条件和首段Bezier曲线的控制点,再次使用最小二乘法得到次段Bezier曲线的四个控制点,依此类推,从而得到由多段Bezier曲线组成的光滑的等值线图。除此之外,本文给出构建网格较小情况下的多段Bezier曲线拟合模型特例。实验结果证实,本文提出的方法易理解,可行性好,光滑效果显著。     

带标记线左心室MR图像的自动分割

带标记线核磁共振(MR)图像能够提供了大量的运动信息，为实现左心室的运动重建提供了有利条件，但图像中存在灰度的不一致性、弱边界、伪影、标记线的影响等现象，这些都给带标记线左心室MR图像的分割带来了困难。目前带标记线核磁共振图像的左心室分割主要靠人工完成，为此提出了一种自动分割方法，它是基于分级处理的分割方法，主要由3部分组成：首先用数学形态学的方法实现左心室的自动定位；然后用K均值聚类、模板匹配和基于骨架的心肌形状恢复方法给出左心室的内外初始轮廓线；最后用改进的水平集方法对初始轮廓线进行演化而得到最终结果。实验结果证明，此方法有较强的鲁棒性，是行之有效的方法。     

基于三维表面模型的任意切割算法*

通过对三维表面模型进行切割,人们可以方便地观察物体的内部结构。针对三维表面模型,提出了一种任意切割算法。任意切割过程首先是交互生成切割曲线,生成切割面;然后通过切割面对表面模型进行切割,在切割面上生成交线序列;再由交线序列与切割面边界生成封闭的边界轮廓,确定各边界轮廓间的包含关系;最后对边界轮廓包围的截面区域进行Delaunay三角剖分并着色,得到完整的剖面。实验结果证明了该算法的有效性和可行性。     

采用CT切片的三角片曲面重构算法

采用二维平行轮廓线三维重建表面是三维建模研究领域的一项重要研究课题，具有非常广泛的应用领域。重建过程中计算量非常庞大，有效地化简重建的数据可以大大提高重建效率。文中提出了一种基于分析轮廓骨架点的表曲面重构算法。首先对CT切片进行预处理及图像分割，然后对轮廓线提取骨架，再进行骨架剪裁，最后采用模拟退火法进行三维重建。该算法使三维重构的数据大大化简，同时克服了局部优化算法中需交互指定初始连接边的缺点。     

由任意形状轮廓线重建三维表面的方法研究

由一组二维轮廓线重建出物体的三维表面是医学数据可视化的一种主要绘制方式。当轮廓线比较复杂,例如当遇到非凸轮廓或相邻层轮廓线相差过大时,常用的三角化拼接方法就会失败。文章提出一种新的轮廓拼接方法能够处理任意形状的轮廓线。该方法的基本思想是对轮廓线进行凹凸性层次分析,然后将相邻轮廓线从外到内逐层拼接,从而构成一个三角化的物体表面。实验结果表明,该算法对于手动勾画和自动提取的轮廓线都可以给出较好的重建效果。     

一种改进的薄壁文物碎片特征轮廓线提取技术

针对使用一般的边界提取方法提取三维网格模型特征轮廓线不完整问题,提出一 种新的薄壁文物碎片特征轮廓线提取的综合算法。区别了特征轮廓线和轮廓线的概念,引入主 轮廓线和次轮廓线以及二级邻接生长曲面的概念。主轮廓线的提取使用改进的基于边重数判断 的提取方法;提出次轮廓线的一种新的提取方法：首先对三维网格曲面分割并识别断裂面,然 后对断裂面的二级邻接生长曲面进行曲面扫描,提取次轮廓线;最后从主轮廓线和次轮廓线中 得到三维模型的特征轮廓线。使用该算法准确地提取了文物碎片的特征轮廓线,实验结果表明 此方法稳定且准确。