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1.
针对三维切割及多平面重建只能获取组织或器官的几何平面信息,无法将弯曲结构的组织或器官展示在单张图片上的问题,实现了基于多平面重建(MPR)提取轮廓线的冠脉曲面重建(CPR)算法.首先,利用多平面重建获取冠脉轮廓的离散点;然后,对离散点进行Cardinal样条插值,获取平滑的轮廓拟合曲线;其次,沿着感兴趣方向对轮廓线进行投影形成扫描曲面;最后,显示扫描曲面对应的心脏体数据,得到冠脉重建曲面.实验结果表明,在绘制速度上,与三维切割法和三维数据场法相比,冠脉轮廓线提取速度提高了每秒4~6帧,绘制时间较短.在绘制质量上,与三维分割法相比,得到的冠脉曲面成像清晰,结构完整,有助于医师对病变的直观分析,能满足实际临床诊疗需求.  相似文献   
2.
目的 针对2D/3D医学图像配准过程中数字影像重建技术(DRR)生成图像和相似性程度测量两个步骤计算量大、耗时较长这一问题,提出了一种基于Bresenham直线生成算法改进的模式强度与梯度相结合的混合配准算法.方法 首先利用Bresenham直线生成算法原理改进传统光线投射算法(Ray-Casting),完成DRR图像的生成;其次模式强度与梯度相结合并引入多分辨率策略来降低相似性测度的计算复杂度;最终利用改进的鲍威尔优化算法对参数进行优化,完成整个配准过程.结果 实验结果表明,改进的混合配准算法与基于相关系数、互信息和模式强度的配准算法相比,配准效率大幅提升.模拟配准实验和临床配准实验完成时间分别为76.2 s和64.9 s,比传统配准算法效率提升3~6倍.结论 提出的算法在保证配准精度和高鲁棒性的前提下,大幅度地提高了2D/3D医学图像配准算法的运算速度,可以满足临床上精确引导手术进行的实时性要求.  相似文献   
3.
为克服传统基于互信息的多模医学图像配准算法容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的多分辨率三维医学图像配准算法.该算法通过高斯滤波将三维医学图像进行多尺度化,形成多分辨率图像金字塔,以Mattes互信息作为配准框架的相似性测度.在图像金字塔的低分辨率层使用粒子群优化算法进行全局变换参数的搜索,然后以全局变换参数作为高分辨率层配准的初始参数,并以鲍威尔优化算法进行优化,完成最终的三维医学图像配准.实验结果表明,改进的算法不仅使待配准两幅图像空间位置对齐,而且较传统互信息算法提高了配准精度,鲁棒性更强,有效地解决了基于互信息的配准算法陷入局部最优的可能.  相似文献   
4.
针对超分辨率重建时需要同时滤除高斯噪声和脉冲噪声的问题,提出一种基于L1和L2混合范式并结合双边全变分(BTV)正则化的序列图像超分辨率重建方法。首先基于多分辨率策略的光流场模型对序列低分辨率图像进行配准,使图像的配准精度达到亚像素级,进而可以利用图像间的互补信息提高图像分辨率;其次利用L1和L2混合范式的优点,用BTV正则化算法解决重建的病态性反问题;最后进行序列图像超分辨率重建。实验数据显示算法可以降低图像均方误差,并将峰值信噪比(PSNR)提高1.2 dB~5.2 dB。实验结果表明,提出的算法能够有效地滤除高斯和脉冲噪声,保持图像边缘,提高图像可辨识度,可为车牌识别、人脸识别和视频监控等方面提供了良好的技术基础。  相似文献   
5.
为实现相同个体在不同呼吸状态下产生较大形变的三维肺部医学影像配准,提出一种基于改进Demons算法的精确有效配准方案。首先,对待配准影像进行全局非刚性配准。通过尺度不变特征变算法对影像进行特征点提取与匹配,根据匹配结果计算变换参数,完成全局配准;其次,利用改进Demons算法对全局配准后的影像进行局部非刚性配准。使用改进的方案实现了人体肺部影像配准,并且肺部整体轮廓以及内部组织的配准结果较理想。配准前,影像间的均方误差值为25835.3,经配准后影像间均方误差值降为3726.31,均方误差值下降率为85.58%。提出的方案能够有效配准三维肺部影像,为对肺部呼吸运动估计以及呼吸功能分析提供良好的基础。  相似文献   
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