基于二维经验模式分解的医学图像融合方法

基于多尺度多分辨率的图像融合是医学图像融合的重要方法,二维经验模式分解（BEMD）方法是一种新的多尺度多分辨率图像分解方法. 本文提出了一种基于BEMD的医学图像融合方法. 首先将待融合的两幅图像进行BEMD分解,获得多个BIMF分量和一个剩余分量;然后针对BIMF分量和剩余分量采用不同的融合规则进行图像融合;最后对融合后的各分量进行BEMD逆变换,得到最终的融合结果. 实验结果表明,本文方法可得到较好的融合效果,融合图像清晰,含有的更多信息.     

一种基于上下文的医学图像ROI分类方法

感兴趣区域(ROI)的分类是医学图像的计算机辅助诊断过程的最后一步,传统方法只针对每个ROI区域单独提取特征,再利用统计学习的方法训练分类器进行分类.然而图像中每个区域所包含的视觉特征有限,很难进行准确的分类.文中提出一种基于LDA主题模型的改进模型(LDAC),考虑ROI周围区域,即图像的上下文关系,通过利用LDA对ROI周围区域所包含的上下文信息进行建模,同时结合ROI区域的视觉信息和类别标签,从而辅助ROI区域的分类,以达到提高分类准确率的目的.乳腺图像肿块分类实验表明,文中方法可提高分类的准确性.     

突出生物工程(医学)专业特色,培养学生创新能力

吉林大学药学院于2000年创建了国内第一个以再生医学为主要内容的"生物工程(医学)"本科专业(五年制)。该专业方向在国内外属于前沿学科,具有独创性和先进性。这是建设综合性研究型大学过程中,药学院在学科专业的方向设置上,区别于国内其它同类学院的突出特色。经过九年教学实践证明,突出生物工程(医学)专业特色,建立本科生实验教学培养体系,对提高学生的实验创新能力及综合素质、培养具有生物工程(医学)专业特色的实用型人才起到了积极的作用。     

基于小波的医学图像去噪方法研究

为有效地表现医学图像原有信息中有用的信息,降低医学图像受噪声干扰的现象,减少诊断误差,本文将现有的小波图像去噪方法运用于医学图像,并对各种方法进行实验分析比较,以提供医学参考。实验发现,与较常用的均值滤波与中值滤波相比,小波去噪方法有效提高了医学图像的去噪PSNR值。     

隆鼻假体的数字化设计方法

为了摆脱传统假体制作工艺依赖经验、成品与患者特征不吻合、很难达到预期效果的缺陷,首先将数字化技术与整形理论相结合,以阈值法和灰度拉伸法分割出理想区域的数据,重建了患者鼻骨和鼻软骨的三维模型,并以内眦点等典型特征标志点为参考,建立了模型的对称性设计基准;然后依据隆鼻美学参数和患者要求,模拟了外鼻的整形效果;最后以"截面相似性"方法,设计出个性化数字假体.临床证明:由该设计方法制作的假体,凹面与患者鼻骨以及软骨紧密贴合,凸面线条流畅,实际手术效果与模拟效果一致.     

一种基于小波变换的医学图像数据的高效编码方法

研究医学图像数据的一种高效编码方法.针对图像信号的不同局部特征信息,通过小波构造方法中的二维小波变换实现对图像的编码与压缩,从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的数据信息的目的.     

图书馆参与医学生信息素质教育新探

现代生物医学发展的趋势特点要求医学院校培养出适应信息社会发展的新型医学人才.高等医学院校医学生的信息素质教育状况不容乐观,图书馆在信息素质教育系统工程中的作用亦不容忽视,应充分利用图书馆的文献信息资源和服务机制更好地为信息素质教育贡献力量.     

基于Unit-Linking PCNN的医学图像边缘检测

本文利用Unit-Linking PCNN模型结合最大交叉熵准则将医学图像分割为二值图像,然后将亮区(背景)和暗区(目标)的点火二值图异或,点火脉冲依据目标的形状同步传播,从而迅速提取目标边缘。实验结果表明,该方法有效地提取了图像边缘特征。与经典边缘检测算子相比,结果更加清晰完整,是一种有效的医学图像边缘检测方法。     

明确智慧城市建设标准 物联网应用崭露头角

<正>近日,山东省政府办公厅印发的《山东省物联网专项行动计划》提到,到2016年省将形成较为完善的物联网产业链,培育和发展10个产业聚集区,100家以上骨干企业,一批"专、精、特、新"的中小企业和创新载体,实现产业培育与应用示范的紧密结合,初步形成门类齐全、布局合理、结构优化的物联网产业体系。随着物联网的迅猛发展,以杭州、无锡等智慧城市为代表的我国物联网技术已深入城市各个领域,成为新的经济增长点。     

基于二元树复小波变换的多模态医学图像融合

在研究了二元树复小波变换(DT-CWT)近似的移动不变性、良好的方向选择性等优点后,提出了一种基于二元树复小波变换的融合方法.将该方法应用于医学脑部CT图像和MR图像的融合,通过与基于传统离散小波变换(DWT)融合方法得到的融合图像进行主观评判和客观效果评价,证实了该方法具有更良好的视觉效果和更优的量化指标,体现出更强的融合性能。