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一种新的仿射参数估计方法在磁共振成像PROPELLER中的应用
本文提出了一种基于频域相位相关算法的仿射参数估计方法,以改进PROPELLER仿射伪影消除中现有方法的不足.首先利用频域相位相关算法求出每个k-空间条的刚性运动参数,然后把刚性运动参数作为初值代入到仿射估计中,进行运动补偿后由网格化重建得到终结果.实验结果证实该方法对于仿射参数估计的精度更高,稳定性更好,仿射运动伪影消除效果明显优于现有方法.该方法在PROPELLER伪影消除中是一种有效的并且实用的仿射参数估计方法.
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有限元法在腰椎运动学分析中应用的研究进展
1腰椎有限元模型建立有学者对腰椎运动学的有限元研究集中于单个及双节段腰椎[1-4].刘耀升等[3]采用计算机辅助设计(computer aided design,CAD)技术建立L4-5节段有限元模型,用非种子区域分割方法提取该节段的二值图像,然后采用反应腰椎生理曲度的佳切割平面生成轮廓线并建立分段线性子空间,经过仿射变换分段线性子空间为规则子空间等方法建立表面模型,终获得仿真模型.
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一种基于特征区域的空间有形目标识别方法
本文针对空间目标旋转、尺度、视点及亮度变化等问题,提出了一种基于特征区域的空间有形目标识别方法.首先结合空间信息匹配SIFT特征点,利用仿射变换生成特征区域.后合成特征字典并使用支持向量机进行目标识别.仿真实验表明,本方法对空间目标旋转、尺度及视点等变化具有较好的稳定性.
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同体呼气相和吸气相肺部高分辨率CT体积图像的配准
目的 实现同一个体屏住呼吸状态下呼气相与吸气相的肺部高分辨率CT体积图像配准.方法 采集3个被试者两个屏住呼吸状态下的胸部高分辨率CT序列,共3对.利用序列分割算法提取肺组织,并分开存储左右两肺.对单侧肺的呼气与吸气图像进行配准.首先,基于解剖标志面寻找全局仿射变换参数,用此变换重采样呼气相体积图像;其次,利用"Demons"算法对两体积图像进行非刚性配准.结果 两肺的轮廓及内部结构均获得较好的配准效果.配准前,两图像的平均体积重合度为0.7982,经全局仿射变换后提高到0.8936,经"Demons"非刚性配准后增至0.9544.均方根误差值平均下降率为:19.83%(全局仿射变换之后),49.43%(Demons非刚性配准之后).结论 本文所采用的同体肺部图像的配准方法可以有效地配准两个大形变肺部体积图像,为进一步分析肺的呼吸功能奠定了良好的基础.
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遗传算法在医学图像配准技术中的应用
采用遗传算法实现了多模3D医学图像的仿射配准,并针对经典遗传算法后期收敛速度缓慢,易陷入局部极值的特点做了相应改进,实验结果表明,改进后的分阶段编码的遗传算法能加速配准进程,该算法对图像配准时间基本恒定,有利于临床实际应用.
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基于仿射变换模型的外周DSA的自动配准
为了消除外周DSA中的伪影,提出了一种基于仿射变换模型的全自动图像配准算法.利用改进的Harris算法在蒙片中提取特征点并构造特征模板,采用基于直方图能量大的相似准则在对比片中进行模板匹配,得到蒙片的特征点运动矢量,然后再利用SVD法得到仿射变换模型的佳参数,后进行双线性插值对蒙片进行配准.在大于30例图像算法测试中,运动伪影消除良好,且满足临床应用的实时需求.实验结果证明,该方法对外周DSA的伪影能快速可靠有效地消除.
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医学图像融合配准技术
图像融合技术在现代医学中扮演着极其重要的角色,是现代医学图像技术研究的重点.图像融合技术中,图像的配准又是其中的重点、难点和热点.本文按照图像变换特性对图像配准进行了分类,对每个类别的不同配准方法(特征点的获取、图像配准的变换等)进行介绍.但是,图像配准是一个尚处在发展阶段的学科,实现配准的精确化、快速化、自动化仍需要进一步的努力.
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头影测量标志点计算机自动识别的初步研究
目的 初步探讨计算机头影测量自动定点技术.方法 随机选择20张头颅侧位片作为待测图像,另选1张高质量的X线片为标准图像.使用仿射变换结合模板匹配的方法来识别标志点.首先在标准图像上手工确定各标志点的位置并建立标志点的标准模板;然后用仿射变换的方法把标志点从标准图像变换到待测图像上,获得标志点的初始位置;后经模板匹配确定标志点的准确位置.结果 共识别出11个硬组织点和10个软组织点.硬组织点平均误差2.28 mm,软组织点平均误差0.77 mm.有4个硬组织标志点的定点误差＜2 mm.结论 初步建立了头影测量标志点自动识别系统,但整体上标志点识别的准确性尚不能满足临床应用要求.
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基于模板匹配的头颅侧位片标志点的自动识别
目的:实现头颅侧位片标志点的自动识别,减少人工定点带来的误差.方法:确定标准模板并确定标准图像上标志点的位置,利用仿射变换将这些点变换到被测图像上作为初始位置,以缩小搜索范围;利用对标准模板的形变实现不同标志点的识别.结果:实现软硬组织轮廓的提取和一些孤立点的识别,对依附于轮廓的点的精度较高.结论:该方法能较好的识别头颅侧位片中常用的测量点.
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X线头影测量中标志点的自动识别
目的对X线头影测量分析中标志点实现自动识别.方法在自动定点过程中,对于不同的标志点采用不同的方法.选择合适的模板匹配方法应用于头影图像,可以确定孤立标志点.对于依附于边缘的标志点采用边缘检测的方法.首先对标准图像的特征边缘利用仿射变换确定被测图像特征边缘的初始位置.然后采用基于仿射变换的模板匹配方法,将模板匹配和仿射变换结合起来,调整图像的初始边缘.后采用跟踪虫技术对边缘作进一步的修正.根据提取的边缘曲线的特征和标志点的几何特性能够确定依附于边缘的标志点.结果避免了由于头影图像中有些目标在不同图像中的位置存在差异或形变而不能识别目标的缺陷,能更准确地判断目标.结论该技术能较好的确定X线头影图像中常用的测量标志点.
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肺泡和肺泡管树三维图形的模拟
肺泡是人体肺呼吸系统的重要组成结构.为了满足人体气体交换的要求,肺泡必须要在有限的空间内尽可能地达到大的表面积.在有限的体积内肺泡管如何分叉并延变成肺泡囊,探讨其结构特征对进一步研究肺部的气体交换很有意义.笔者从分形几何角度,以1 4面体作为肺泡的基本结构单元,通过一阶和二阶的1 4面体组合以及一系列数学变换,在图形生成过程中加入随机参数,并进行边界的模糊运算以及肺泡面的夹角钝化处理,使运算产生的肺小叶和肺泡与真实的肺泡图形较为接近.计算结果表明自然界的复杂形体可由数学方法描述.
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仿射变换下的张量重定向及MR-DTI图像配准
众所周知,图像配准是一项成熟的图像处理技术,然而由于数据复杂等特点,使得这一技术在扩散张量图像(Diffusion Tensor Images,DTI)方面的应用屈指可数.根据张量数据的特点和物理意义,在仿射变换的前提下,本文以距离函数作为张量的相似性测度,结合张量重定向优化策略构成目标函数,采用混合优化策略,对临床使用的扩散张量图像进行配准实验.实验结果表明,该算法在对扩散张量图像进行配准时,充分利用了张量数据所包含的方向信息,能有效保持配准后的图像其扩散张量方向与周围组织的解剖结构一致性.
