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视觉神经元文献资料
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基于神经动力学的医学图像增强技术
目的探讨基于视觉神经元模型的图像增强算法在医学图像处理中的效果和自动实现的方便性.方法用基于视觉神经元ON-OFF模型的图像增强算法处理医学图像,实现对医学图像的自动增强;探讨增强算法的处理机制;分析衰减常数、增益系数和空间常数对图像增强处理的影响.结果选1例左额胶质瘤患者的T1W序列MR图像,1例右眶周及右额顶血管瘤患者的CTA图像.经图像增强处理,MR图像颅脑内部的结构更加清晰可见,图像层次丰富,组织边界分明,内容纹理层次丰富,易于观察.CTA图像处理后,血管瘤病变部位组织轮廓变得完整清晰,图像层次变得更加丰富.同时,整体对比度下降,图像视觉柔和.结论通过对大量医学图像的处理计算,证明选择适当的衰减常数、增益系数和空间常数,可以得到比较显著的图像增强效果.