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CT图像数据的数字化获取及存储
目的研制 Siemens Somatom DR3 CT图像数据的数字化获取及存储.方法通过分析存储 DR3 CT图像数据的磁光盘的文件结构及图像数据存储格式,找出其主要特征.在 DOS平台下编写设备驱动程序,实现 DOS下对 DR3 CT磁光盘的读、写.结果实现了对 DR3 CT图像数据的全数字化获取及极低成本存储.结论与用扫描仪、视频模拟采集卡等通过模数转换方式间接从 CT图像获取 CT图像数据以及 CT图像的胶片和磁光盘保存相比,这种方案无任何信息损失,存储成本低,有很高的性能价格比 .
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关于CT图像肝纤维化评定标准的研究
肝脏疾病严重威胁着人民的健康.本文通过对肝纤维化生理病理特点以及在 CT图像上表现的分析,利用灰度共生矩阵的算法对纤维化病人与正常人的 CT图像进行纹理分析,探索区分两者的有效参数,为肝纤维化的 CT图像诊断提供依据.
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影响多层螺旋CT图像质量的因素及控制措施
随着社会的进步和医疗技术的不断发展,多层螺旋CT已经成为各大医院必备的常规检查设备,而CT图像的质量对于临床医师在诊断和治疗疾病方面有着很大的影响,因此,为了提高CT图像的成像质量,在整个操作环节都要进行控制,本研究对影响多层螺旋CT图像质量的因素进行了分析,并就管理与控制展开了探讨和总结,希望在以后的工作中起到作用.
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自发性基底节区脑出血CT图像的不规则程度 与其预后相关性研究
目的:探讨自发性基底节区脑出血CT图像的不规则程度与其预后相关性.方法:随机抽取我市某医院2015年7月—2017年12月收治的50例脑出血患者作为研究对象,采用神经功能缺损量表(NIHSS)对患者治疗前后的神经功能进行评分.同时收集50例患者3d内的CT图像进行分析,运用ImageJ对分析图像进行计算,得到描述脑出血CT图像的分形维数D值,并探讨D值和自发性基底节区脑出血患的预后关系.结果:影响患者NIHSS评分的危险因素与年龄>60岁,高血压出血、出血量>30m l和D值<1.592等因素有关(P<0.05).结论:在自发性基底节区脑出血患者的治疗中,重点对年龄大、出血量多和由高血压出血的患者予以重点关注,以此改善患者的预后情况.
关键词： CT图像 预后 自发性基底节区脑出血 分形维数 -
螺旋CT图像的重建与维护
目的:在机器使用的过程中,可能由于操作失误或错误的输入等情况导致信息的错误,为不丢失相关数据,修复仪器,避免大的损失,本文结合工作实际和有关文献进行探讨.方法:根据仪器使用说和故障处理程序进行分析和处理.结果:进行分析和容积数据重建后待容积数据完整重建出后,再由容积数据进行图像MPR重组.当全部补充重建与图像重组完成后,继续扫描可恢复正常.结论:严格按照操作程序可以减少故障的发生,一旦故障发生,操作者要沉着冷静,不要慌张,认真查找故障原因,不要随意更改试探性的修改,应该选择该病例的容积图像数据后,点击Refresh(刷新)软键数次,如数据量恒定无变化,而其后续患者的数据量在发生变化,即表明该病例容积图像数据重建已完成,可以对其进行修改.
关键词： RADIX-PROTICO型 CT图像 重建 维护 -
CT图像三维重建在复杂颈椎骨折的诊断和治疗中的应用价值
目的：探讨CT图像三维重建在复杂颈椎骨折的诊断和治疗中的应用价值。方法选取我院2010年12月-2012年12月间收治的50例颈椎骨折患者作为本次研究的对象，采用螺旋CT进行薄层扫描和三维重建进行诊断。收集整理扫描所得断层资料，然后通过网络传送的方式将这些资料送至计算机工作站，同时采取三维重建软件处理。结果复杂颈椎骨折采取三维CT图像能非常直观的查看颈椎骨折和狭窄椎管的解剖形态特点，并可以在系统上进行模拟，可以沿水平方向和竖直方向任意旋转和切割，使医务人员能够从不同的方位详细的观察各个情况，使人体内隐藏的复杂的颈椎骨折和狭窄椎管直观的、透明的展现在医务人员眼前，有利于医务人员进行判别诊断。结论三维CT重建在颈椎骨折方面具有很大的临床应用价值，它能够直观的将狭窄椎管和颈椎骨折的解剖形态特点展现在医务人员眼前，从而帮助医务人员判别诊断，从而使得颈椎骨折手术精确性与安全性得以提高，同时为预后的估计提供很高的参考价值，值得在临床应用上推广。
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螺旋CT图像环形伪影产生机制及处理方法
目的：环形伪影不仅降低了图像的质量，还给后期的图像分割，图像数据挖掘以及依靠图像为数据的三维重建等造成很大影响。研究环形伪影产生机制及处理方法，可以减少螺旋C T检查时产生的伪影，为临床提供更好的影像资料。方法：收集本院181位患者不同类型和不同程度CT图像环形伪影病例，进行系统研究，其中头部扫描74例，胸部扫描45例，腹部扫描42例，其他部位20例。结果：通过对各部位产生的环形伪影进行分析，给出了环形伪影产生的基本原因，及能够减少和校正环形伪影的方法。结论：环形伪影的产生受多种因素的影响，认知其产生的原因可以避免，抑制伪影的产生，掌握环形伪影处理方法可以消除图像伪影，对优化图像质量和提高临床医学诊断质量和效率具有重要意义。
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64排螺旋CT诊断胃肠道间质瘤的临床价值观察
目的:分析64排螺旋CT诊断胃肠道间质瘤的临床诊断价值.方法:以本院2015年1月 ～2017年2月治疗的50例胃肠道间质瘤患者为研究对象.所有患者均先采用常规症状诊断,再进行64排螺旋CT扫描.统计2种诊断方法的诊断结果.结果:常规临床病症诊断准确率为78.0％,64排螺旋CT诊断准确率为96.0％(P<0.05).结论:采用64排螺旋CT对胃肠道间质瘤的诊断诊断具有较高的准确率.
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基于中值滤波的口腔CT图像环形伪影去除算法
口腔锥形束CT系统在临床口腔成像领域具有重要的应用,但由于平板探测器上探测元的响应不一致,导致重建的CT图像含有环形伪影,图像质量退化.提出基于中值滤波的口腔CT图像环形伪影去除算法,对伪影图像分别利用二维中值滤波和径向一维中值滤波进行处理,并相减得到差值图像,将差值图像归一化后再带入加权函数模型中得到权重图像,后进行图像融合,得到无环形伪影CT图像.实验表明,与传统方法相比,在伪影去除和结构信息保持方面取得满意的效果.
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基于数学形态学的CT图像肝脏肿瘤提取研究
目的 肝脏肿瘤的提取是肝脏三维可视化、手术规划和模拟的基础,而当前肿瘤分割存在干预过多和分割效果不佳的问题.方法 本文通过对腹部CT图像进行高斯平滑以去除图像噪声和细密纹理,计算出图像的形态学梯度并用高、低帽变换进行增强,再根据用户选择点计算内部和外部标记符,然后基于控制标记符的分水岭算法分割图像,提取出腹部CT图像中的病变组织.结果 实验结果表明,该算法能够在较少的人工干预下快速分割出肝脏病变组织.结论 该算法实现了腹部CT图像中肝脏病变组织的提取.
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一种基于相关矩阵的肺结节增强算法
针对肺结节的增强,提出了一种基于相关矩阵的多窗口图像增强算法,以提高肺结节检测的精确性.作为肺结节检测的预处理部分,本算法可以有效减小传统算法对噪声的敏感度,更好地增强肺结节并抑制血管.实验结果表明,本文所设计的增强算法对于增强合成图像以及实际的肺CT图像都有较好的效果,可以用于基于CT图像的辅助诊断系统的设计中.
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基于CT三维图像的肺结节良恶性鉴别研究
目的 运用计算机方法处理肺部CT图像以识别肺结节良恶性并辅助肺癌诊断,现已成为国内外研究的热点.方法 提出一种基于肺部CT图像三维肺结节信息的肺结节良恶性鉴别方法.首先结合阈值分割、区域生长、形态学运算等在CT图像上分割出肺结节,进而提取每个肺结节的三维特征并优化,选择有效特征.然后,基于有效特征采用支持向量机(support vector machine,SVM)的分类算法对多维向量所描述的肺结节进行良恶性的二分类.后从敏感性、特异性、准确率以及似然比等方面全面评估分类结果.结果 实验获得敏感性为0.7776,准确性为0.7378,阳性似然比2.2410,阴性似然比0.3682,显示基于CT三维肺结节图像可以达到令人满意的肺部肿瘤良、恶性鉴别效果.结论 上述结果证明了基于CT三维图像的肺结节良恶性鉴别方法的可行性.本研究对计算机辅助肺癌的诊断具有重要意义.
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基于收敛指数滤波和Hessian矩阵的肺结节检测算法
肺癌的早期形态多以肺结节的形式出现,对其正确检测有助于提高肺癌病人的存活率.针对肺部高分辨率CT图像中肺结节与血管横断面难以区分的问题,提出了一种基于收敛指数滤波和Hessian矩阵的肺结节检测算法.首先对基于向量域的收敛指数滤波器进行量化产生候选肺结节,然后设计基于三阶Hessian矩阵特征值的血管检测滤波器对血管进行检测标记.后从候选肺结节中剔除血管横断面得到真阳性肺结节.实验结果 表明,本文提出的检测算法具有较高的灵敏性和低假阳性.
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支持向量机在肺结节CT图像中的应用
目的 探讨基于孤立性肺结节建立支持向量机预测模型效果,提高肺癌的早期诊断率.方法 对收集的55例患者的三正交位的4135张肺结节CT图像,应用Curvelet变换进行纹理提取,对提取的476个特征值应用支持向量机进行良恶性分类并预测,应用符合率、敏感度和特异度对预测结果进行评估.结果 CT图像符合率为78.0％,敏感度为88.6％,特异度为24.0％.结论 Curvelet转换提取三正交位肺结节纹理,用支持向量机建立预测模型,一定程度上有助于早期发现和诊断肺癌.
关键词： CT图像 肺结节 Curvelet转换 纹理提取 支持向量机 -
良恶性肺小结节CT图像基于灰度共生矩阵10种纹理特征研究
目的 建立多水平模型研究良恶性肺小结节CT图像的灰度共生矩阵纹理特征,更好地描述肺小结节CT图像,达到辅助肺小结节鉴别的目的.方法 对185例2171张肺小结节CT图像基于灰度共生矩阵提取10个纹理特征,拟合多水平统计模型分析良恶性CT图像的纹理特征的差异.结果 在考虑患者水平的基础上能量、惯性矩等8个纹理特征,在良恶性肺小结节的CT图像间的差异有统计学意义.结论 基于灰度共生矩阵的一些纹理特征是反应肺小结节CT图像良恶性的有效特征参量,在一定程度上有助于早期肺癌的鉴别诊断.
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肝纤维化CT图像的小波变换和布朗分形模型分析
图像的纹理反映物质的空间分布特性,是医学图像的重要特征之一.本研究通过对正常和异常CT图像进行小波变换和布朗分形模型分析,得到了4个对于正常组和异常组有显著性差异的向量.
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基于支持向量机的肝纤维化CT图像分类
基于统计学习理论中结构风险小化原则的支持向量机是易于小样本的机器学习方法.本文使用支持向量机和二叉树的方法对肝纤维化CT图像进行分类,并与k近邻法和BP神经网络等其它算法进行比较,结果显示对于肝纤维化图像,支持向量机的分类效果和鲁棒性要高于其他两种算法.
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基于颅脑CT图像的边缘提取
边缘提取是CT图像三维重建前期工作中的关键步骤.本文一方面利用CT图像分割的等距法求取图像的灰度阈值;另一方面求取图像的梯度阈值,利用这两个阈值将颅脑CT图像中各器官的边缘提取出来,作为三维重建的轮廓输入.实验结果表明:这种方法实时性好,适应性强,提取的边缘清晰完整,准确性较高.
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一种基于小波变换的配准特征点自动标记算法
以颅脑CT图像为研究对象,提出了一种基于小波变换的自动标记非刚性配准所需对应特征点的算法.这种算法充分考虑了颅脑CT图像的像素点及其临域的纹理特征,通过进行小波变换建立对应于每个像素点的多分辨率小波特征向量,并以小波特征向量间的差异作为判别依据,在目标图像中标记非刚性配准所需的对应特征点.一系列的实验结果表明,这种基于小波变换的算法能够准确地在目标图像中标记出配准所需的对应特征点,可以作为基于特征的非刚性配准对应特征点自动标记的参量之一.
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基于重采样的胸部CT图像肺实质自动分割
目的 胸部CT图像的肺实质自动分割是肺部疾病计算机辅助检测的重要基础.为提高分割速度,本文提出并实现了一种基于重采样的分割算法.方法 首先对数据重采样,提取部分(1/8)体数据.再基于重采样体数据,通过阈值分割、胸腔提取、气管剔除、血管填充、左右肺分离和肺壁结节填充等步骤,得到初步分割结果.然后将该结果还原到完整数据体上,形态学平滑后即完成终分割.后将算法应用于20例患者数据(2556个断层),并与放射科医生手动分割结果进行比较.结果 本文算法对20例患者数据均能取得优异结果,与放射科医生手动分割的平均面积重叠率达99.02%,且适用于左右肺相连、肺壁存在结节、视野不完整等异常情况.通过数据重采样极大缩短分割时间,一般可缩短50%,一帧图像平均耗时小于0.25s.结论 本文算法能够实现胸部CT图像肺实质的自动分割,结果准确可靠,鲁棒性好,速度快,基本满足实际临床需求.
