基于多分辨率策略的弹性配准方法

提出了一种基于多分辨率策略的医学图像弹性配准方法.首先通过使用多分辨率C-V模型来加快边界提取的速度,接着采用模拟退火结合薄板样条插值的方法来配准边界点.为了增强边界点配准算法的鲁棒性和速度,在退火过程中使用多分辨率策略来构造点集数据.最后利用薄板样条插值函数完成弹性变换.实验结果表明,算法对于大形变的情况依然具有很好的效果.     

基于机器学习的计算机辅助诊断模型的研究

对基于自学习功能的计算机辅助医学诊断专家系统的应用进行研究。应用基于模糊数学的方法建立急性脑梗塞早期分型医学诊断模型,利用VB语言进行系统的开发,并应用于临床诊断。对山西医科大学神经科已确诊的典型病倒145份进行诊断,计算机与实际诊断结果具有较好的贴近度。在随后对86例门诊患者的预测诊断中,诊断正确率达到了90.7%。该诊断模型与实际诊断结果具有良好的拟好的效果。     

基于迭代修正法的CT金属伪影消除

人体内的金属植入物会导致CT重建图像中出现金属伪影。传统的方法利用插值技术替换掉原始投影数据中受金属物污染的数据,以此来达到去除金属伪影的目的,但是容易产生次生伪影。为了解决传统方法的缺陷,提出了一种基于迭代修正的金属伪影消除方法。首先,利用插值修正法获取到一张预处理图像;然后,以该预处理图像为基础进行迭代修正,每一次迭代过程中利用全变分滤波来优化图像质量;经过多次迭代后得到最终图像。实验表明,相比于传统的插值修正法,提出的方法能够更加有效地去除金属伪影,同时较好地抑制次生伪影的产生。     

一种改进的基于互信息和梯度特征的图像配准方法的研究

基于互信息的配准方法广泛应用于医学图像的配准，但当两幅待匹配图像重叠部分较少或图像包含的信息不够充分时，配准目标函数会出现较多的局部最优解而影响匹配精度。本文构造了新的配准目标函数，在互信息的基础上引入图像梯度信息，使两者相互补充，减少了目标函数中局部最优解的数目，突出了全局最优解。本文还设计了一种新的基于单纯形的模拟退火优化算法，该算法能以较大的概率迅速搜索到目标函数的全局最优解，以获得较满意的配准结果。本文使用该方法对二维医学图像进行配准，实验结果表明，该方法配准速度较快、精度较高，是一种有效的配准方法。     

Legendre矩的两种快速算法

Legendre正交矩在模式识别、图像分析等许多领域都有成功的应用,但是由于其计算的复杂性,相关的快速算法的研究尚未得到很好的解决.本文针对一类采用图像块方法描述的图像,提出两种快速、有效的计算Legendre矩的新方法,它们分别是累加方法和积分方法.这两种方法都有效地降低了计算复杂度,缩短了计算时间.     

自组织特征映射网络的改进及在储层预测中的应用

自组织特征映射网络虽然具有自组织，自学习和侧向联想能力，但在实际应用中仍存在一些缺陷。如网络在学习时收敛速度较慢，不同的初始条件和样本输入顺序地网络的学习过程和学习结果都很敏感，网络在无监督学习时不能充分利用可靠的先验知识。     

一种改进的基于距离变换的图像目标轮廓插值方法

本文提出了一种改进的基于欧几里德距离变换的图像目标轮廓插值方法。首先由获取的层间间距相对较大的序列断层图像,经由对图像中目标的轮廓跟踪和对图像中目标的区域填充获得图像目标的轮廓图和区域图,采用欧几里德距离变换求取该序列断层图像目标轮廓的距离图,运用逆距离加权平均线性插值方法求得相邻图像中目标的距离图之间的轮廓图像。运用本文方法得到的中间插值轮廓过渡平滑,并且能够很好地解决极端凹轮廓之间的中间插值轮廓问题,本文的方法具有较高实际应用意义。     

基于Nakagami分布的自适应斑点抑制与边缘增强方法

超声图像中的特殊斑点噪声严重影响了图像质量,针对此问题提出了一种基于Nakagami分布的自适应斑点抑制与边缘增强方法.根据斑点噪声的Nakagami分布模型,设计一个基于斑点局部统计特性的自适应滤波器.并应用"窄条"技术以不同方向与长度的"窄条"来近似图像的局部线性特性,滤波区域采用"窄条"代替常用的方形窗口,其中"窄条"的方向由假设试验优化方法确定,"窄条"长度与斑点的局部统计特性相关.实验证明,该方法在抑制斑点噪声、保留与增强图像边缘和细节方面均具有良好的性能.     

一种新的三维离散Hartley变换的分裂基快速算法

 离散Hartley变换(Discrete Hartley Transform,DHT)作为实值离散傅立叶变换的一种替代,在信号和图像处理领域已有广泛应用,针对现有三维DHT快速算法均仅能计算长度为2的整数次幂的DHT,本文提出一种适用于更多不同长度三维DHT的分裂基-2/4快速算法,较之将已有最优算法补零计算的方法,该算法有效的降低了计算复杂度.     

基于偏微分方程的医学磁共振图像去噪

本文引入了基于偏微分方程的Perona-Malik模型,并结合了Catte的高斯扩散滤波器的概念,给出了一种针对医学磁共振图像去噪的方法及其实现。文中通过给出不同参数,对结果加以比较分析。把该方法应用于医学图像去噪,得到比较令人满意的结果。