一种改进的血管重建算法

基于中轴线和半径信息,本文提出了一种改进的血管树生成算法。鉴于血管结构复杂,我们采用树状结构存储血管信息;针对曲率变化大,提出一种向量计算方法来解决在大曲率位置的基网格扭曲问题。本算法首先构建血管树的基网格,然后采用Loop方法来逐步细分血管树表面,最后通过Open GL进行可视化渲染。实验表明,本方法能实时有效地生成高质量血管树,同时保证了血管表面的光滑度,解决了血管重建中的基网格扭曲问题。     

应用于增强/ 虚拟现实中的模型简化

随着计算机图形学的发展,应用于增强/虚拟现实的模型日趋复杂.为了更好地展示出模型的细节同时保证帧率,需要强大的硬件设备或者低复杂度的模型.实际应用中往往选择后者,降低模型的精细度来保障增强/虚拟现实的实时性成了一个挑战.文章提出了基于贪心算法和拉普拉斯平滑处理的模型简化和优化方法.实验结果表明,在简化相同百分比时,这种方法失真度更小,可以更好地满足增强/虚拟现实设备的实时性.     

基于仿真脑磁共振数据的信噪比在医学影像质量量化上的一致性研究

医学成像过程复杂,且影响成像质量的因素非常多,导致医学影像质量的量化一直非常具有挑战性.信噪比是一种被广泛采用的医学影像质量量化方法,被定义为感兴趣区域的信号均值与背景噪声的标准差的商.它的计算和执行勾画的操作者及勾画的区域密切相关,因此有必要对其一致性进行系统的研究.文章共计使用了324例仿真的磁共振脑影像,分为正常脑和多发性硬化病变两类影像;并将脑脊液区域和白质区域作为感兴趣区域;最后采用Wilcoxon秩和检验来检验操作者间的差异性,并用Pearson相关系数和Spearman秩相关系数来验证感兴趣区域间的一致性.实验结果发现,对相同模态的相同组织区域,不同观察者间的信噪比值没有显著性差异(Wilcoxon秩和检验,P＞0.70);对相同模态的相同观察者,Pearson相关系数rp＞0.71 (P＜10-5),而Spearman秩相关系数_＞0.97 (P＜ 10-3),即信噪比对磁共振影像质量的评价不受操作者以及感兴趣组织的选择而出现差异.进一步的临床数据验证有利于挖掘信噪比在临床应用中的使用条件和潜在局限.     

一种改进的组织相似性映射图方法

相似性映射图在磁共振医学影像处理中有着重要作用,可以应用于信号分析、医学图像分割和组织的局 部药代动力学研究等。基于组织相似性图原理,文章通过扩展动态影像序列的概念,提出了一种新的最大相似性 度量方法。该方法拓展了组织相似性映射图的应用场景,并能大幅度提高映射图的影像质量。通过 16 组多回波 T2 * 加权的脑组织动态影像序列对文章算法的有效性进行验证。实验结果表明,与原始影像比较,新方法获得的影像 能够将信噪比提高 3.8 倍至 17.4 倍。     

基于GrabCut的三维医学图像分割

为了解决三维医学分割中手动分割操作复杂,效率低和传统分割方法速度慢,用户交互多,效果不理想等问题,将传统GrabCut算法进行了改进.首先,通过将二维的GrabCut算法扩展到三维,减少了三维分割的交互过程,提高了三维分割的效率;其次,将三维分割的矩形框交互改进为多边形交互,提高了交互的精度,改善了分割后的结果.通过对两组数据的分割结果对比表明,改进后的算法相对于置信连接算法不仅交互简单、速度快,而且分割效果有了很大的改善.最后,通过不同用户对同一组数据的分割结果对比,证明改进后的三维GrabCut算法稳定性高、速度快,能很好地完成三维医学图像的分割.     

基于分步子空间映射的无标记膈肌运动预测算法

呼吸会引起体内器官和肿瘤的运动, 这会显著影响放射治疗的过程和效果. 人体内部膈肌和胸腹部外表面是当前两种与呼吸系统高度相关的结构, 本文对其进行系统研究, 提出了一种新的分步子空间映射(Two-step subspace mapping, TSSM)算法, 通过对体外胸腹部表面的测量, 来预测体内膈肌的运动. 首先采用三维图像分割技术对4D CT图像进行分割, 在不使用标记物的情况下, 准确测量体内膈肌和体外胸腹部表面的位移. 为了解决跨空间的预测问题, TSSM首先构造特征子空间, 并将膈肌数据和胸腹外表面数据分别映射到各自的子空间中, 以减少数据的相关性和冗余信息; 然后通过线性岭回归优化过程, 对两个子空间进行二次映射, 从而有效地捕获跨空间数据之间的相关性. 根据训练得到的相关模型, 通过体外胸腹部外表面的运动情况, 对体内膈肌的运动情况进行准确的预测. 为了研究数据之间的非线性关系, 进一步将TSSM推广到了基于核的TSSM (kTSSM)算法. 实验表明, 该方法可以根据腹腔外表面的运动情况, 准确地对体内膈肌位移进行预测, 优于经典的线性模型和ANN模型. 给出了优化算法的解析解, 其运算速度快, 将有助于提高放射治疗中门控技术和跟踪技术的效率和精度.     

一种改进的组织相似性映射图方法

相似性映射图在磁共振医学影像处理中有着重要作用,可以应用于信号分析、医学图像分割和组织的局部药代动力学研究等。基于组织相似性图原理,文章通过扩展动态影像序列的概念,提出了一种新的最大相似性度量方法。该方法拓展了组织相似性映射图的应用场景,并能大幅度提高映射图的影像质量。通过16组多回波T2*加权的脑组织动态影像序列对文章算法的有效性进行验证。实验结果表明,与原始影像比较,新方法获得的影像能够将信噪比提高3.8倍至17.4倍。     

内照射放疗机器人的研究

医疗机器人是国内外医疗技术研究的热门前沿,有着潜在的广阔市场需求。内照射放疗机器人,综合了内照射放疗技术和图像引导治疗技术,是医疗机器人的典型代表。文章首先介绍近距离放疗技术、图像引导治疗技术,然后讨论内照射放疗机器人系统,最后对内照射放疗机器人的研究进行总结和展望。     

模型驱动下的形状分布算法

三维模型的特征提取方法中,形状分布算法简单,具有强的不变性和鲁棒性,但其抽样点不具有代表性,影响了系统的检索精度.为增强抽样点的有效性,我们改进抽样策略,首先引入模型复杂度描述参数,扩大抽样点集;然后利用可分离离散小波变换,逐层分解样点集,增强其有效性,并使最终样点数相同;最后使用形状分布算法进行三维模型的特征提取,并应用在三维模型检索上,对比实验结果表明,改进后的算法提高了系统的检索精度.     

一种改进的3D血管增强算法

Sato的滤波器可以有效地滤除3D数据中的面状结构和球状结构,但是对于背景信息滤除效果不佳。基于Sato的血管增强原理,提出了一种改进算法。新算法将背景像素的Hessian矩阵特征值也考虑到滤波器的设计中,增强了滤波器滤除背景像素的功能。基于临床颈动脉的CTA数据和脑部血管MRA数据,做了实验分析。实验结果表明,在保留原算法优点的情况下,背景内容被大幅度移除,图像对比度得到进一步提高,血管结构更加清晰可辨。