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生物大分子电子断层三维重建与分子模拟技术
本文提出了生物大分子电子断层三维重建与分子模拟技术,阐述了该技术的立论依据和需要研究的内容.对该技术的深入研究有利于预测蛋白质的空间结构,为蛋白质三维形态分析提供新的技术方法.
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基于空间FCM与MRF方法的乳腺MRI序列三维病灶分割研究
针对乳腺DCE-MRI病灶分割,提出一种空间FCM聚类与MRF随机场相结合的三维分割方法.首先,对MRI图像进行空间FCM粗分割,提取病灶粗轮廓.然后,在其基础上进行MRF精分割,并结合病灶三维信息:用相邻切片分割结果对应标号矩阵初始化MRF精分割标号场,同时用该张切片粗分割所得隶属度矩阵对MRF精分割进行参数自适应调整.用该方法与空间FCM、水平集、模糊MRF方法对50例MRI数据进行分割对比实验,得到良、恶性病灶分割重叠率分别为76.4％、75.5％;相比于空间FCM的68.7％、69.5％,水平集的70.8％、72.6％以及模糊MRF的72.9％、73.6％有明显提升.对所有175例MRI数据分割结果进行非监督评价,得到良、恶性病灶区域均匀性均大于0.92;区域内差异性良性病灶92％小于150、恶性病灶98％小于150;区域间差异性良性病灶87％大于0.25、恶性病灶90％大于0.3.综上表明,该方法具有较高的分割精度.
关键词： 乳腺DCE-MRI图像 病灶分割 FCM-MRF 三维分割 参数自适应 -
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[256<'3>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.
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基于Canny算法与几何性质的三维人脸分割方法
三维人脸分割技术具有重要的实用意义,其结果直接影响到后续的配准、识别等处理结果的精度.本文采用映射图像边缘检测技术、曲面空间几何性质以及人脸生理特性相结合的方法进行三维人脸分割,取得了较好的效果.在实际三维人脸数据库上的实验结果证明了本文的有效性和高效性.
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一种非实质性肺结节分割的新方法
本文提出一种分割非实质性肺结节的新方法.首先通过阈值操作去除高亮的实质部分；其次根据模糊数学建立非实质性肺结节的模糊隶属度模型,并根据该模型计算各体素对非实质性肺结节的隶属度,以此为特征向量进行体素分类；然后基于Hessian矩阵的特征值进行血管增强,通过阈值去除血管；后通过三维连通域标记获取非实质性肺结节.实验结果表明,应用本文方法能够比较准确地将非实质性肺结节分割出来,分割效果优于目前文献报道的其他方法.本文方法可作为分割非实质性肺结节的工具.
关键词： 非实质性肺结节 三维分割 模糊隶属度模型 Hessian矩阵特征值 -
蜂窝状的交互式三维分割方法
目的:蜂窝状肺病变是一种常见的肺部影像学表现,因其边缘模糊、分布弥散的特点,难于分割.为准确地对蜂窝状肺病变进行三维分割,提出一种基于支持向量机的交互式三维分割方法.方法:根据肺部CT图像灰度分布特性基于自适应阈值分割算法对肺部进行分割,然后采用区域生长法将气管剔除出肺部区域,并针对肺部区域采用修正后的分水岭算法按照纹理分割成小区域,对各区域进行纹理特征的提取,采用训练后的支持向量机对各区域进行判别是否为蜂窝状病变区域.后根据切片层数据间的关联性基于面积重叠去除假阳性区域.结果:针对临床已确诊的30例病例参照医生分割的金标准进行测试,对分割算法进行了敏感性、特异性、准确率等指标的评估,该方法能分割出可靠的蜂窝状肺部病变区域.
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计算机辅助外科手术模拟系统的研制与应用
研究三维分割技术在医学整形领域的应用.通过对目标进行CT扫描并进行三维重建,采用基于空间的方法,完成对同类属性组织CT三维图像的三维分割.对手腕骨、眼眶骨、颌面骨、颅面骨的CT图像进行三维重建与分割、控制、移动的结果说明方法的确实可行.用计算机模拟了整形手术过程中对目标的任意区域分割与控制.
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一种简捷的眼眶三维图像分割方法
目的:将眼眶从头颅整体的三维图像中分割出来,以便独立研究.方法:通过对人体头颅进行CT扫描并进行三维重建,得到包含眼眶的头颅图像,采用基于分割目标形态的技术,将头颅三维图像中眼眶的三维分割出来.结果:该方法可以将眼眶整体从头颅三维图像中分离开采,为眼眶三维结构的研究奠定了基础.结论:该分割方法简捷直观,分割效果明显,可满足对眼眶进行独立研究的要求.
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基于厚度特征模糊C均值算法的膀胱肿瘤疑似区域三维分割方法研究
目的:使用模糊C均值算法对膀胱壁厚度特征进行聚类,有效地分割出三维膀胱肿瘤疑似区域.方法:获取膀胱MRI数据,应用Level Set分割算法对膀胱内、外壁进行分割,然后计算膀胱壁的三维厚度,通过对膀胱壁厚度聚类得到三维肿瘤疑似区域.结果:由该方法分割得到的疑似区域比较准确,与临床放射医师勾画的肿瘤区域有90％以上的重叠率.结论:该方法可有效地分割出三维膀胱肿瘤疑似区域,具有一定的有效性,但尚需要采集更多的数据来进行验证.
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基于分水岭算法的交互式三维分割方法
背景:在临床中准确对人体组织进行三维分割能提高临床诊断的准确性,但传统的分水岭算法存在过度分割问题,难以实现人体组织的三维分割.目的:为准确三维分割人体组织,减少图像中伪极小值点对图像分割的影响,提出了一种基于控制标记符分水岭的交互式三维分割方法.方法:提取CT 序列图像的内部和外部标记符,以此修正梯度图像并进行分割;在此基础上,根据序列图像上下层的相似性,利用人机交互进行组织结构的三维分割.首先在第一张序列图像上手工选取感兴趣区域上的一个点,借助同一组织在连续CT 序列图像上面积的重叠关系即可从三维序列图上提取出感兴趣区域.结果与结论:基于控制标记符的分水岭算法解决了直接应用梯度图像进行分割的过度分割问题,便于进一步分割图像.利用基于分水岭算法的交互式三维分割方法得到的三维分割结果经过三维可视化后可清晰、准确地反映组织的三维特征.
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心脏超声图像三维分割方法
近年来，心脏病变呈逐年增加的趋势，逐渐成为影响人类健康的主要因素之一。而心脏超声的应用，为心脏病变的诊断与治疗提供大量可靠信息，具有不容忽视的作用[1]。为了获取更多、更为准确的相关信息，三维分割图像十分必要。为此，选取60例心脏病变患者为研究对象，采用图像分割方法诊察，并获取一定的成效，现报道如下。
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MR脑图像海马自动分割法在AD早期诊断中的应用研究
目的:研究磁共振(Magnetic resonance,MR)脑图像中海马的自动分割方法及海马的形态学分析方法,为阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)的早期诊断提供依据.方法:对20例AD患者和60名正常对照者行MRI T1 WI 3D容积扫描,建立海马的三维主动表观模型,并以此模型对每个个体脑部磁共振图像上的海马进行自动识别和三维分割,分别建立正常对照组和AD组的海马统计形状模型,比较AD组与正常对照组间海马形状的差异性.结果:海马三维分割方法与手动分割方法在海马体积测量上无统计学差别(P＞0.05);AD患者海马头部发生萎缩(P＜0.05).结论:基于主动表观模型的MR脑图像海马自动识别和三维分割法是准确可靠的；海马头部萎缩可作为AD诊断的依据之一.
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基于改进水平集方法的Micro-CT鼠脑三维自动化分割
目的 提出一种基于改进水平集方法,能对Micro-CT 鼠脑图像进行有效分割的自动化方法.方法 首先利用模糊C均值聚类方法,并结合阈值分割和形态学方法自动设置水平集三维初始表面轮廓;其次使用梯度矢量流增强水平集在窄细等复杂结构处的演化能力;后提出一种判断演化表面轮廓附近平均带宽能量是否达到大化来设定停止条件;终自动化获得准确分割的结果.采用基于区域法的评价方法,计算两个对应区域的重叠比例来验证该方法的改善效果.结果 利用以上方法分别对3例大鼠图像和3例小鼠图像进行测试,以重叠比例来衡量准确率分别在88.3% 和87.4%,与已有的经典方法相比,平均准确度分别提高了33% 和6.7%.平均处理时间分别为8min和4min.结论 本方法被证明能有效应用于Micro-CT 图像中鼠脑组织的分割和提取,在准确性和便捷性上都有较大改进.
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基于区域生长法的冠状动脉三维分割
根据图像序列，对患者冠状动脉进行三维重建，有利于医生对冠脉病变部位做出准确诊断。首先利用光线透射法（ray casting method）并结合ITK和VTK函数库对CT扫描图像序列进行三维重建，得到胸腔三维模型，之后利用区域生长法（region growing method）进行冠状动脉三维分割，实现冠脉模型的重建任务。实验结果表明，本文算法可以成功的提取出冠状动脉的主要分支。结合VTK和ITK函数库，计算机可以有效地实现胸腔三维模型的重建以及冠状动脉的分割工作，对医生直观的了解冠状动脉的解剖结构及冠心病的临床诊断有重要意义。
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基于主动轮廓的三维气管树自动分割方法
在计算机辅助手术领域,对CT图像中肺部区域的气管和支气管进行准确分割和提取具有重要意义.气管和支气管的分割提取有助于手术的导航参考,准确的提取结果有助于避免手术中对支气管的损伤.本文设计了一种全自动的三维肺气管分割算法:首先,将基于主动轮廓的GCS方法引入到肺气管分割当中,在三维图像中得到粗分割结果;然后,利用灰度重建的方法将粗分割结果中分离的部分变得连通;后利用三维区域生长提取支气管树.实验结果表明,本文方法能够稳定地分割出不同病例的支气管树,与自动阈值区域生长分割结果相比较,本文结果在支气管分叉数上有很大的提升,少提升有28％,多达86％.
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基于Mean Shift的三维医学图像交互式分割方法
目的:提出一种新的三维医学图像交互式分割方法,利用Mean Shift算法将空间域与特征域相结合的高维计算优势,直接对图像的三维空间分布信息进行处理,同时采用人工与计算机相结合的交互式分割方法在医学图像序列上分割出感兴趣区域.方法:通常将Mean Shift方法用于图像分割都需要对整幅图像中的所有像素点进行大量的迭代计算,这样使得分割效率很低.而本文基于交互式分割算法原理,通过在感兴趣区域人工设定一个或少数几个初始点,利用人工给出的先验信息只需对感兴趣区域进行Mean Shift的自适应迭代计算和处理,不仅可以克服上述缺陷,还能得到较为精确的分割结果.结果:本文根据该方法进行了实验,从肺部图像序列中准确地分割出了三维的肺结节区域,从时间上和准确度上均能满足临床需求.结论:实验结果证明该交互式分割方法是一种非常有效的三维医学图像分割方法.本文的方法可以同时联合灰度域和空间域特征实现分割,而且它基于所选择的分割特征还具有任意多维空间联合分割的潜力,不失为一种深有发展前景的三维交互式分割方法.
关键词： 医学图像 交互式分割 三维分割 Mean Shift方法 -
基于图论的交互式脑部肿瘤MRI自动三维分割
目的 交互式自动三维分割脑部肿瘤.方法 根据大后验马尔可夫随机场理论(MAP-MRF),提出基于图论的小切优化准则的三维脑肿瘤分割算法,同时结合期望大化参数估计方法(EM)来自动估计混合高斯模型的参数,实现了脑部肿瘤三维(3D)分割.结果 实验结果表明,该算法能够实现脑部肿瘤的自动三维分割,具有分割结果准确,鲁棒性好的优点.结论 本算法能够在简单交互下,完成脑部肿瘤快速,准确的三维分割.
关键词： 腩肿瘤 三维分割 图论 最大后验马尔可夫随机场 EM算法 -
断层图像三维重建与分析技术研究
我们针对序列断层图像,包括光学显微镜通过解卷积、电子显微镜通过电子断层扫描所获得的显微样品的序列断层图像,以及CT扫描所获得的断层图像,进行三维重建、三维显示、三维分析测量、以及三维任意区域分割新技术方法开发应用研究.实现了花粉孢子、分子伴侣、以及头颅、颈椎、胫骨、腕骨的三维重建分析测量与分割.并提出了本技术在生物医学领域的应用.
