基于互信息熵差测度和Gauss-Markov随机场模型的医学图像分割

图像分割类数的确定一直是个难点,基于互信息熵差测度进行图像分割类数的确定,较好地解决了该问题.互信息熵差描述了随着分割类数增加时分割图像和原图像互信息量的增加程度,其作为一种类数确定测度时,可认为取得了一种分割类数与分割图像中所包含信息量的平衡,以此提出了分割类数确定的判别规则.在分割算法方面,Gauss-Markov模型既利用了图像的灰度信息,又通过Gibbs先验概率引入了图像的空间信息,能较好地用于分割含噪声的图像.然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值人工尝试.针对此问题,提出了一种类自适应的惩罚因子β,其利用后验概率来自动计算,并具有各类各向异性.再将模型利用EM-MAP算法来迭代求解.最后,将算法应用于医学图像的分割,实验表明该算法具有满意的分割效果.     

基于HL7的HIS与PACS网关设计

为解决HIS和PACS之间的信息交换问题,提出一种基于 HL7的 HIS与PACS网关的设计方法。分析医院影像检查的业务流程,根据业务流程中的信息交换点构建HL7消息进行XML格式转换,采用套接字方式实现服务器和客户端的点对点通信。实验结果表明,该方法实现了HIS和PACS系统的数据集成,保证了数据的安全性和系统功能的独立性,提高了医院的工作效率,增强了医院信息系统的可扩展性。     

非张量积小波的肝脏CT图像检索

提出了一种基于内容的图像检索（CBIR）方法,用于医学肝脏带病灶CT图像的计算机辅助诊断（CAD）。根据医学CT图像的模糊边界和区域特征不明显等特点,将肝部感兴趣区域用半自动方法分离出来,提取局部纹理共生矩阵特征和灰度特征,然后利用改进的非张量积小波滤波器组提取图像全局特征。实验结果表明,该方法可以提高病灶的检出率,对较难鉴别诊断肝血管瘤和肝癌这两种丰富供血肿瘤的CT图像问题,也有较好的效果。     

基于CUDA的2D-3D配准技术的研究

Nvidia从GeForce8系列开始,在显卡上推出统一计算设备框架技术,使GPU的通用计算（GPGPU）从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式（SIMD）下完成高性能并行计算。在医学图像分析中,图像配准通常是一个耗时的过程,不利于临床应用,为了加速医学图像的2D-3D配准过程,研究了CUDA的设计思想和编程方式,提出了一种基于CUDA并行编程模型的加速配准新技术,在构建的虚拟X线摄像系统下,采用并行计算的方式快速生成高质量DRR图像,以对应像素的灰度值残差作为相似性测度,使用Powell优化方法寻找最优变换。实验结果表明,该技术既很好地保持了配准精度,同时又大大提高了配准速度,加速比达到了十几甚至几十倍。     

一种新的肺结节检测算法

为了能够在肺癌早期或者例行体检时及时发现肺部结节灶,临床上要求能够对肺结节进行全面迅速的检测。提出了一种新的肺结节检测算法——TMH（引入了Hessian矩阵的模版匹配）算法。该算法首先获取肺实质;然后在二维层面上采用模版匹配方法（Template-Matching,TM）对结节进行检测;最后引入Hessian矩阵,有效降低了原TM算法的假阳率,实验证明该算法能够快速检测出肺结节,且假阳率较小。     

基于CUDA架构与B样条的实时锥束CT重建算法

随着X线探测板数据采集速度的快速发展,研究者开始利用C臂机采集投影数据并重建断层图像,用于手术导航或者放射治疗.但是普通PC的重建速度慢,很难匹配硬件数据采集速度,限制了其在实时临床环境中的应用.本文提出一种基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)架构的改进FDK算法,利用GPU(Graphic Porcessing Unit)显卡的并行计算能力实现了实时CT重建,并通过B样条插值提高重建图像的质量,在实时临床环境中具有很好的应用价值.     

搞好建筑工程竣工结算工作的探讨

建筑工程竣工结算工作是工程实现预期效益的重要环节,它将直接涉及到施工单位的切身利益。如何把自己实施的工作内容,该得的利益通过竣工结算反映出来,而使自身利益不受损失,是每个施工企业应该重视的问题。现结合本人多年的工作实践就如何搞好建筑工程竣工结算进行了有益的探讨。     

基于小波变换的预测四叉树图像编码

本文提出了一种图像编码的新算法,该算法利用了图像小波系数在频带内部与频带间的相关性,属于带内编码与带间编码的混合.在同一频带内将系数分块,随比特面的移动,将块由大到小进行四叉树分裂,以期最大限度的利用块内系数的相关性,克服了固定大小块的不足.同时在编码的过程中加入了预测过程,用上一比特平面的显著系数在当前比特面对其邻域和子节点系数进行预测,将上一比特平面的显著系数的邻域和子节点系数从块中取出单独编码,从而实现对块的裁剪,以使块的形状更符合实际的情况.最后熵编码采用的了基于上下文的算术编码,提出了四种上下文编码模型.通过对比实验表明,该方法的压缩性能较SPIHT、SQP、QT_L均有不同程度的提高.     

基于整数小波变换的医学图像易碎水印方法

为了对医学图像进行快速鲁棒的认证提出了一种基于整数小波变换的易碎水印算法.该算法首先利用小波分解后的四叉树结构结合树节点上的统计信息和密钥来选择嵌入水印的位置,然后对确定嵌入水印的位置只嵌入1bit的水印信息.该算法具有以下特点：（1）图像嵌入水印后具有较高的信噪比,适用于医学图像的认证;（2）结合小波系数的统计信息来选择嵌入水印的位置,可保证水印的易碎性;（3）小波分解在空频域的特性使得算法对篡改有很强的定位能力;（4）可利用密钥对本算法进行保护,即使算法公开,也能抵挡恶意攻击.实验结果表明,该算法适用于医学图像的认证,并且复杂度较低,实用性较强.     

基于Chebyshev多项式的消除Gibbs伪影的快速算法

在磁共振成像中通常通过减少相位编码次数来缩短数据采集时间，这样只能得到部分原始k空间数据，运用傅里叶变换成像时会在图像中产生常见的Gibbs环状伪影。Gegenbauer重建方法是一种能够有效消除Gibbs环状伪影并能保持高分辨率的图像重建方法，但是这种方法的缺点在于重建时间长且参数选择必须满足严格的限制且对图像重建质量影响较大。本文提出的基于Chebyshev多项式的逆多项式重建方法是针对Gegenbauer方法的改进算法，在改进原有算法不足的同时有效提高了重建精度。实验结果验证了该算法的有效性。