MR心脏序列图像左心室内外壁联合分割和时序追踪新方法

MR心脏图像左心室内外壁的自动分割是计算机辅助心功能诊断的前提。本文提出了一种MR心脏图像的左心室内外壁的联合分割和时序追踪的新方法。首先用改进几何动态轮廓线算法分割一帧3维MR图像中的左心室内壁,然后通过时序追踪得到同一层面各帧的内壁轮廓。分割外壁时,以内壁为初始轮廓,设计一种由距离和区域灰度均值约束的区域膨胀力,分割心室的外壁。在临床实际心电门控动态4D心脏MRI序列图像上的实验结果表明,算法分割左心室的内外壁的结果和专家手动分割结果很接近;并且根据心室内外壁分割结果建立的左心室3维模型,可以计算出几种重要的临床心功能指标。     

基于类自适应高斯-马尔可夫随机场模型和EM算法的MR图像分割

高斯-马尔可夫随机场模型既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的模型,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。本文针对此问题,提出了一种新的、简单的、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,将该算法应用于MR图像的分割,实验结果表明,该算法能自适应地、有效地分割噪声图像,并具有较高的正确分类率和类正确分类率。     

基于类自适应高斯 马尔可夫随机场模型和EM算法的MR图像分割

高斯马尔可夫随机场模型既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的模型,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。本文针对此问题,提出了一种新的、简单的、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,将该算法应用于MR图像的分割,实验结果表明,该算法能自适应地、有效地分割噪声图像,并具有较高的正确分类     

使用双传递函数设计的PET-CT多模态体绘制

PET-CT多模态体绘制可以同时获取病人的解剖结构和功能结构特征,帮助医生获得更好的辅助诊断效果。通过使用两个传递函数分别对PET(Positive Electron Tomography)、CT(Computerized Tomography)数据进行分类,同时统计PET、CT数据的密度分布信息,根据提取的信息对分类后的数据进行混合加权,最终得到PET数据与CT数据融合显示的效果。实验结果表明,该方法可以同时渲染出CT的解剖结构和PET的功能结构,更好地区分不同的组织结构。     

小波多尺度水平集算法与心脏超声图像鲁棒分割

由于斑点噪声的存在,超声图像的灰度分布是非高斯的,传统的基于高斯模型的图像分割方法不能解决心脏超声图像分割问题。但小波分解后的高阶低频小波系数近似服从高斯分布,利用这个特点,论文提出一种新颖的小波多分辨率框架下的水平集曲线演化算法。首先对超声心脏图像做小波分解,得到各层的低频图像。从小波分解的顶层低频图像开始,利用边界和区域复合约束动态轮廓线模型(ActiveContourModel)寻找左心室内边界;然后通过插值将结果向下一尺度低频图像传递,并利用尺度间形状约束和边界约束复合ACM进一步细化曲线,使其符合局部图像特征,如此逐层重复直至原始图像。由于采用了小波多尺度框架和尺度间形状约束,算法具有曲线演化结果稳健鲁棒、不易陷入局部极小和发生边界泄漏等优点,非常适合心脏超声图像噪声高、对比度低、边界灰度梯度不显著的特点。在实际临床三维超声图像上的实验表明,算法分割结果和人工分割结果很接近。     

基于内嵌块优化等级树(EBOHT)算法的图像编码

该文提出一种图像编码的新算法（EBOHT），该算法先将图像进行小波变换，然后按空间位置对应关系将小波系数分成若干块，每一块数据采用一种新等级树编码，比传统的SPITH方法增加了预测过程，进一步利用了相邻小波系树的相关性，块间进行基于率失真曲线的优化方法，使每一块图像有合理的比特分配，同时由于数据是分块编码的，因此该算法较SPITH有更好的容错能力，且易于实现感兴趣区（ROI）编码。     

基于B样条和L-M优化方法的快速弹性配准

提出了一种快速医学图像弹性配准计算方法。该方法应用B样条变形模型,由于三次B样条函数具有连续二阶微分的特性并且可以单独计算,该方法采用了基于B样条卷积核的卷积计算方法,提高了计算速度。同时该方法应用Levenberg-Marquardt优化方法计算控制系数,此优化方法充分应用关于控制系数的Hessian矩阵,使形变更为平滑。使用卷积计算及Levenberg-Marquardt优化方法不仅有很高的计算速度,也有很强的配准鲁棒性。为了得到平滑稳定的偏移量,该方法应用先验知识对代价函数进行了修正,从而对偏移量进行约束。     

利用局部区域约束的医学图像弹性配准

根据人体不同器官具有不同的弹性这一特点构造了一种基于局部区域约束的图像配准算法。首先抽取骨骼边缘上的点作为标志点,利用软对应匹配算法计算出每一个骨骼与其对应骨骼的刚性变换;然后通过薄板样条插值得出整幅图像的变形场;由于同一器官的位移大小相近,将这一区域的均值作为区域内每一点的位移量;将更新后的初始位移场代入到基于B样条的自由形变模型中,得到新的位移场;以Bhattacharyya距离为目标函数,一直迭代下去直到目标函数值达到最优。通过对临床数据的实验表明该方法能够满足临床医生的要求。     

相位一致性和区域互信息量的医学图像配准

提出一种改进的多模态医学图像配准算法--基于相位一致性和区域互信息量,不仅使用了图像灰度,而且采用了能描述图像结构的特征。首先,引入区域互信息量代替传统的灰度直方图,可以将邻域信息考虑进去;其次,通过相位一致性得到的特征图像不受明暗对比度的影响;最后,将特征图像和原始图像引入到区域互信息量中,也就是结合了邻域信息和结构信息。结果表明算法具有精度高、鲁棒性强等特点,特别适合于医学图像配准。     

基于Anscombe变换域BM3D滤波的低剂量CT重建

针对低剂量CT图像质量退化问题,提出了一种基于投影域数据恢复的低剂量CT优质重建方法。新方法首先通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影域数据转化Gaussian型分布,然后利用针对Anscombe变换的Gaussian型数据进行自适应Block-Matching and 3D filtering（BM3D）滤波,最后通过对Anscombe逆变换数据执行传统的滤波反投影（Filtered Back Projection,FBP）CT重建。由于Anscombe变换数据的方差已知,且所用BM3D滤波无需人工设置滤波参数,使得方法可实现自适应低剂量CT图像重建。仿真和临床低剂量CT数据的实验表明,方法具有良好的重建鲁棒性,其重建图像的噪声和伪影可同时得到有效抑制。