扇形模式下SPECT图像重建算法之比较研究

目的:比较研究扇形几何模式下单光子发射断层成像(SPECT)中三种典型重建算法的衰减补偿性能.方法:描述并分析扇行投影方式下FBP, OS-EM和Novikov逆变换三种算法的重建公式,对Shepp-Logan模型进行重建,并对重建时间及图像质量进行比较.结果:基于Novikov逆变换的定量解析重建算法得到的图像质量与OSEM迭代算法近似,而重建时间大大缩短.结论:定量解析重建算法可快速有效补偿非均匀衰减因素影响,具有广泛应用前景.     

基于边界信息的医学图像三维插值

目的Cubic卷积插值是医学图像三维插值的常用方法,针对其插值处的结果边界模糊和精度不高的缺陷,建立一种精确度较高的插值方法。方法首先通过模糊对比度增强精确定位图像边界,再运用形态学运算确定出新插值图像边界,对于新插值图像边界点采用最佳匹配对应点插值;对于非边界点采用一种新的Cubic卷积插值方法确定其灰度值。结果本文方法的均方差、不符合像素点数和最大误差均小于传统插值方法。结论本文提出的方法具有较高的精确性。     

基于线性广义模糊算子图像快速增强算法

目的：研究Pal类模糊算法的图像增强原理，提出适合CT／MR图像的快速增强算法．方法：首先，通过定义一个线性映射函数，将感兴趣区域（ROI）从背景区域分离出来；其次，用线性的广义模糊算子（L-GFO）单独对ROI进行增强．结果：在P4—2．4G／512M／128M微机上，用IDL对50幅CT／MR图像处理速度进行测试，本文算法平均每幅增强处理用时约0．8ms．结论：本文算法减少了运算量、提高了处理速度．     

LOD技术在三维骨骼体可视化中的应用

针对骨骼模型结构离散化特点,在一般边崩塌算法的基础上,提出了一种基于顶点对融合的模型简化算法.该算法不仅适用于连续的三维模型,而且适用于像骨骼一样的骨骼块之间不连续的三维模型.通过实际的脚骨骼模型简化,证明了该算法的有效性和实用性.     

一种改进的模糊核聚类算法

针对传统模糊核聚类算法当数据类差别很大时,小数据类被误分或被大数据类吞并的缺陷,提出了一种改进的模糊核聚类算法;通过定义一个新的目标函数,为每一个类分配了一个动态权值,可改善聚类效果.文中给出的MRI图像分割算例表明了该算法的有效性.     

基于梯度向量流snake模型的可视人体图像骨组织分割

为克服传统snake模型不能适应结构复杂的解剖图像、初始轮廓必须充分接近物体边缘的缺点,本研究将基于梯度向量流(GVF)的snake模型用于可视人计划(VHP)图像中骨组织的分割,并修改梯度向量流(GVF)模型,使之适用于彩色图像;针对VHP彩色解剖图像数据量巨大的特点,将多尺度思想应用到snake模型中,以提高处理速度.这种方法提高了计算效率,节省了70%分割时间,得到了理想的精确度,对研究解剖结构、组织定量化测定等具有较高的实用意义.     

基于Java的医学影像传输和处理系统的实现

医学影像的传输和处理系统是远程医疗中的重要组成部分,本文给出了一个利用Java Applet实现远程医学影像传输和处理的完整解决方案.系统由数据读取和图像处理两部分组成,Java Applet读取数据是利用JDBC三层模式来实现的,图像处理功能的实现主要使用Java AWT和Java 2D API.系统在远程医疗中有一定的实用价值,而且具有平台独立、简单易用等特点.     

基于数学形态学和Otsu方法的VHP数据心脏图像分割

针对可视人计划的数据提取心脏图像存在自身的多样性以及局部边界不清晰所造成的分割难问题,提出了一种分阶段的分割方法。即在第一阶段引入数学形态学的方法,提出一种基于形态重构的开闭运算与O tsu阈值分割相结合的方法,对原始图像中的感兴趣区域进行预提取,有效的解决了单一阈值分割方法中存在的缺陷;第二阶段利用形态学变换对预提取图像进行精确分割,最终得到心脏图像。实验结果表明,这种分阶段的分割方法在运算效率以及分割精度上都取到了较理想的结果,对可视人计划的实现具有较高的实用价值。     

基于3D医学图像的血管三维分割

血管三维分割在血管疾病(如狭窄或畸形)诊断、手术规划和手术引导等许多实际应用中发挥重要作用。但三维分割的实时性仍是一个难题。本研究提出一种基于水平集的快速三维血管分割方法,该方法用内、外邻域曲面来描述被分割目标的边界,并定义水平集函数为简单的整数符号距离函数。通过扫描内外邻域曲面上的点,使之在速度场的作用下向目标边界移动。该方法的不同之处在于利用简单的模型极大地减小了计算量,分割速度快,大容量的MS-CTA[2563体素]图像可在20s内处理完毕。同时,展示了一些三维血管的分割实例。特别需要指出的是,对于人体的大血管,可在不经血管造影的情况下,直接从CT等三维图像中分割出来。