一种新的用于MR脑图像分割的主动轮廓模型

主动轮廓模型是一种有效的基于边缘的分割方法,然而,在MR脑图像的应用中,它却遇到了许多问题,例如背景复杂,同一解剖结构的灰度分布不一致以及边界不连续等.这里提出了一种新的用于MR脑图像分割的主动轮廓模型.该模型不仅利用关于目标轮廓的先验知识对切片的边缘吸引力场进行边缘约束,减少相邻结构对曲线收敛的影响,还对进行边缘约束之后得到的边缘吸引力场进行正则化处理,增强模型对凹边缘的搜索能力和对断裂边缘正确提取的能力.实验证明,该模型可以克服传统主动轮廓模型在MR脑图像遇到的难题,从而快速有效地在MR脑图像中提取目标轮廓.     

基于水平集的前列腺磁共振图像分割方法研究

基于前列腺磁共振图像(MRI)特征信息及其病变好发特定区域等先验知识,针对前列腺内外轮廓全分割问题,提出基于边缘距离调整水平集演化(DRLSE)的前列腺MRI两步分割方法。在构建统一水平集能量函数的基础上,第1步基于前列腺MR的T1(纵向弛豫时间)图像实现其外轮廓分割,第2步在外轮廓约束限定条件下,基于前列腺MR的T2(横向弛豫时间)图像实现前列腺的内部轮廓分割,进而完成前列腺内外轮廓的全面有效分割。设计了前列腺分割的人机交互界面,对10个前列腺病例MR图像(含正常、增生和癌变共30幅)进行了分割实验研究,并采用Dice相似性系数(DSC)对分割结果进行评价分析,DSC值达到90%以上。实验结果表明,所提出的基于边缘DRLSE的前列腺MRI两步分割方法能够有效地实现前列腺内外轮廓的全面分割,非常接近于临床专家手动分割的理想结果,对前列腺疾病的临床诊断和治疗有较好的参考价值。     

组合CCD图像和稀疏激光测距 数据的建筑物三维信息提取

对组合高分辨率航空CCD图像和机载稀疏激光扫描测距数据自动提取城市建筑物的三维信息进行了研究。航空CCD图像能清晰地给出建筑物的几何形状和分布,因此采用了自适应的Canny边缘检测算法来提取CCD图像上的全部边缘信息,然后根据双向投影直方图和线段匹配方法来自动而准确地提取建筑物的平面轮廓信息,最后根据CCD提取的轮廓信息从机载激光扫描测距数据中提取建筑物的高度信息,从而实现了每栋建筑物的三维信息提取。通过实际数据的处理和提取,说明了组合CCD图像和机载激光扫描测距数据可以自动重建建筑物的三维信息。     

基于MR图像的AD和MCI与海马体子域的关联研究

目的研究磁共振(Magnetic resonance,MR)脑图像中海马体子域的提取方法及海马子域体积与阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)及其早期阶段轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)进行关联分析的方法,为AD的早期诊断提供依据。方法本实验共选取310组T1加权的MRI扫描图像,其中55例AD患者,180例为MCI患者,75例为老年对照CN。首先,对图像进行颅骨剔除、体积标签化、强度归一化、白质分割、表层图谱配准等处理。然后,使用贝叶斯建模方法,建立一个明确的计算模型,生成海马区周围的MRI图像,并使用这个模型来获得海马体子域的全自动分割结果。最后,运用统计学方法获得待试人群MR图像中海马体子域体积与AD组、MCI组及正常对照组的关联关系。结果海马体子域的体积在AD患者、MCI患者与健康人相比,海马体整体体积有明显的萎缩,具体表现为海马体的各子域体积都存在不同程度的萎缩。结论海马体及其子域体积作为AD早期诊断的标记具有可行性     

基于几何形变模型的三维肺血管图像分割方法

肺血管分割一直是重要而困难的工作,因此,提出了一种新的基于几何形变模型的三维肺血管图像分割方法。现有几何形变模型方法仅仅包含了图像区域与边缘属性中的一种,而新方法能够同时包含上述两种图像属性。首先,定位血管内外同质区域;然后,通过目标边缘能量的计算使曲面沿着图像梯度方向的二阶导数进行演化,以使其精确收敛到目标边缘;最后,根据上述步骤,建立三维血管分割形变模型。通过多组CT图像的实验表明,该方法快速、准确,对背景噪声具有较好的适应性。     

序列磁共振颅脑影像的脑组织自动提取方法

为自动从MR脑影像中提取脑组织,提出一种新颖的脑组织提取算法.该算法在水平集算法的基础上,通过结合形态学方法,可以较为准确地截断脑组织与非脑组织粘连的部分.首先采用C-V模型对输入的影像进行预分割,由于某些脑组织会与视觉神经等部位的灰度相同,而C-V模型是基于区域平均灰度的分割,因此导致分割后无法提取脑组织.为了解决这一问题,采用一种形态学的腐蚀膨胀算法,通过循环腐蚀边界,得到粘连组织分离时刻的影像,再通过膨胀算法,使分离后的影像膨胀到腐蚀前的位置,与水平集算法结果取交集,从而完成脑组织的正确提取.为了提高实用性,采用改进后的水平集算法进行求解,在确保结果正确的基础上极大地提高了分割速度.算法适用于二维及三维的脑组织提取,实验结果表明,该算法具备良好的准确性、通用性与实用性.     

双树轮廓波变换域的磁共振图像降噪

为了改善磁共振(MR)图像的质量,提出一种基于双树轮廓波(DT-Contourlet)变换的MR图像降噪算法。研究了MR图像的噪声分布模型,认为这种噪声服从莱斯分布,从而推导了MR模平方图像的噪声参数估计方法。通过分析DT-Contourlet的塔型双树方向滤波器组结构,明确了DT-Contourlet不仅能保持轮廓波灵活的方向选择性,而且克服了传统轮廓波不具有平移不变性的缺点。在DT-Contourlet变换域,通过计算方差一致性测度,用局部自适应窗口估计阈值萎缩因子,对MR模平方图像的变换系数进行阈值萎缩。最后,经过DT-Contourlet反变换,实现了MR图像的降噪处理。实验结果表明,用本文算法降噪的MR仿真图像的峰值信噪比(PSNR)优于传统算法;与基于小波和轮廓波的方法相比,不同噪声方差下的PSNR平均提高了2.13dB和0.91dB。从视觉效果来看,该算法能在有效抑制MR图像噪声的同时,更好地保持图像的细节信息。     

一种改进的基于形变方法的图像拼接算法

为实现存在形变和曝光差异的图像之间的无缝拼接,提出一种改进的基于形变方法的图像拼接算法.该算法对已经配准的待拼接图像的重叠区域进行图像融合,先利用直方图匹配法使两幅待拼接图像分别生成符合对方曝光程度的图像,然后利用基于水平集的序列图像生成算法得到在两种曝光程度下的融合图像,再结合多分辨率图像拼接算法和动态规划最佳缝合线查找法对得到的融合图像进行拼接,最终获得拼接图像.通过对合成图像和标准数字图像的模拟拼接实验表明,该算法能同时实现图像形变和曝光差异的平滑过渡.     

白细胞图像的柔性组合分割算法

根据细胞图像的饱和度分量S和绿分量G中白细胞核分布的特点,构造组合加权图像,柔性调节权系数,提取细胞核,实现白细胞的初步定佗.针对图像中红、白细胞的粘连现象,利用细胞图像红分量R和蓝分量B的分布,构造组合图像,提取白细胞.本文提出的柔性组合分割算法简单,计算量小,具有很好的分割效果,且分量权系数可自动调节,具有普适性.