基于熵和GVF的血管内超声图像边缘检测

血管内超声(intravascular ultrasound,IVUS)图像属于复杂度高的图像,只使用传统的Snake模型、GVF模型不易得到确切的血管壁内、外膜边缘轮廓。本文采用先对IVUS原图像进行预处理的方法来降低IVUS图像的复杂度。在预处理中,提出了采用极坐标变换、基于熵的阈值分割和二值化处理的方法。之后再采取改进的GVF变换与图像迭加等处理方法。实验结果验证了该方法的有效性。     

软件测试中的信息安全问题

软件测试的整个生命周期,存在软件信息和相关文件交互、传输的安全风险,若缺少信息安全防护策略和技术上的支撑,会造成源代码等软件重要信息泄露,对软件安全造成威胁.文章根据软件测试过程的要求,分析了软件测试可能存在的安全威胁,提出了测试过程中的信息安全保护方法,确保软件测试安全.     

基于IVUS影像的血管壁局部应变计算方法

动脉血管弹性是反映人体血管系统好坏的重要指标,分析血管壁弹性对早期识别易损斑块、防治心血管疾病具有重要意义。而弹性又以一定力作用下血管壁产生的应变来衡量,研究管壁应变的精确计算方法成为判定血管弹性的关键。在血管内超声图像的基础上,利用有限单元法对血管壁区域进行三角形网格划分,以三角形单元为基础求解血管壁平面二维应变的三个分量,即沿x轴、y轴方向的线应变（正应变）和线段夹角的改变量（切应变）。与一维应变相比,二维应变不仅提供了更多的应变参考数据,还将相邻点之间的形变影响因素也加入到计算中,提高了计算精度。实验计算数据也表明二维应变的分析结果与血管壁区域像素点的实际运动相符合。     

一种改进的血管壁超声图像边缘检测方法

血管壁超声图像边缘检测是IVUS图像处理中必不可少的步骤和重要的环节。传统的IVUS图像边缘检测方法是直接采用Snake动态轮廓模型、GVF Snake动态轮廓模型对IVUS图像进行处理,这些方法不易得到确切的血管壁边缘边缘轮廓。本文采用先对IVUS原图像进行预处理的方法。在预处理中,提出了采用不同高斯滤波方差下的Canny算子边缘检测和Hough变换圆检测方法。之后再采取GVF变换、图像除噪与图像迭加等处理方法。实验结果验证了该IVUS图像处理方法的有效性。     

互联网个人敏感信息保护研究

个人敏感信息目前成为很多不法分子的目标,存在不容乐观的安全风险,若缺少信息安全防护策略和技术上的支撑,会造成个人敏感信息泄露。文章根据互联网个人敏感信息保护安全现状,分析了互联网存在的个人敏感信息泄露问题,从互联网内部安全和外部安全方面探讨互联网个人敏感信息防护措施,维护互联网个人敏感信息安全。