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医学成像算法综述.doc

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120 id2012 发表于 2017-9-14 02:07:26
导读:实习题目:医学成像算法综述,医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一,X.CT的发明曾引发了医学影像领域的一场革命,计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础,带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革,各种新的医学成像方法的临床应用,使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展,也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据,医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视,本文前半部分对医学图

中南大学 认识实习报告


实习题目: 医学成像算法综述
实习时间: 2007年6月22日至 2007年7月10日 学院(系): 数学科学与计算技术学院 专 业: 数学与应用数学 学生姓名: 折巧梅 学号: 1301060327 学生姓名: 张振宇 学号: 1301060320 学生姓名: 肖伟 学号: 1301060302 指导老师:

医学成像算法综述
一、摘要
近20多年来,医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一,其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。70年代初,X.CT的发明曾引发了医学影像领域的一场革命,与此同时,核共振成像、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础,带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用,使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展,同时将各种成像技术得到的信息进行互补,也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。因此,医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视。
本文前半部分对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。
随着医学的发展和人们医疗意识的增强,无论是医生还是病人都希望手术是可以预见的。为了提高医学手术的预见性及可行性,可以利用计算机技术给医生和病人一个预先的直观显示。同时,可以利用计算机平台给一些医务实习工作者提供某种模拟、试验等操作培训。
本文的后半部分则对医学图像处理系统的设计与实现进行了综述。
二、医学图像处理技术
1 图像分割
医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象,图像分割技术主要基于以下几种理论方法。
1.1 基于统计学的方法
统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以最大的概率得到该图像的物体组合。用吉布斯(Gibbs)分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此,周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义Markov随机场的能量形式,然后通过最大后验概率(MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合(SFNM)参数的全局最优值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统最大后验估计计算量庞大和Gibbs随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为可靠。
1.2 基于模糊集理论的方法
医学图像一般较为复杂,有许多不确定性和不精确性,也即模糊性。所以有
人将模糊理论引入到图像处理与分析中,其中包括用模糊理论来解决分割问题。基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。模糊阈值分割技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标,通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的s函数,用该函数表示目标像素之间的关系。这种方法的难点在于隶属函数的选择。模糊c均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与c各类中心之间的相似I生的目标函数来获得局部极大值,从而得到最优聚类。Venkateswarlu等改进计算过程,提出了一种快速的聚类算法。
基于模糊理论的方法模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展起来的,它可以很好地处理
MR图像内在的模糊性和不确定性,而且对噪声不敏感。模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边缘检测等。
在各种模糊分割技术中,近年来模糊聚类技术,特别是模糊c一均值(FCM)聚类技术的应用最为广泛。FCM是一种非监督模糊聚类后的标定过程,非常适合存在不确定性和模糊性特点的MR图像。而,FCM算法本质上是一种局部搜索寻优技术,它的迭代过程采用爬山技术来寻找最优解,因此容易陷入局部极d、值,而得不到全局最优解。近年来相继出现了许多改进的FCM分割算法,其中快速模糊分割(FFCM)是最近模糊分割的研究热点。FFCM算法对传统FCM算法的初始化进行了改进,用K一均值聚类的结果作为模糊聚类中心的初值,通过减少FCM的迭代次数来提高模糊聚类的速度。它实际上是两次寻优的迭代过程,首先由K-均值聚类得到聚类中心的次最优解,再由FCM进行模糊聚类,最终得到图像的最优模糊分割。
基于神经网络的方法按拓扑机构来分,神经网络技术可分为前向神经网络、反馈神经网络和自组织映射神经网络。目前已有各种类型的神经网络应用于医学图像分割,如江宝钏等利用MRI多回波性,采用有指导的BP神经网络作为分类器,对脑部MR图像进行自动分割。而Ahmed和Farag则是用自组织K0.henen网络对CT/MRI脑切片图像进行分割和标注,并将具有几何不变性的图像特征以模式的形式输入到Kohenen网络,进行无指导的体素聚类,以得到感兴趣区域。模糊神经网络(FNN)分割技术越来越多地得到学者们的青睐,黄永锋等提出了一种基于FNN的颅脑MRI半自动分割技术,仅对神经网络处理前和处理后的数据进行模糊化和去模糊化,其分割结果表明FNN分割技术的抗噪和抗模糊能力更强。
基于小波分析的分割方法 小波变换是近年来得到广泛应用的一种数学工具, 由于它具有良好的时一频局部化特征、尺度变化特征和方向特征,因此,在图像处理上得到了广泛的应用。
小波变换和分析作为一种多尺度多通道分析工具,比较适合对图像进行多尺度的边缘检测,典型的有如Mallat小波模极大值边缘检测算法。
1.3 基于知识的方法
基于知识的分割方法主要包括两方面的内容:①知识的获取,即归纳提取相关知识,建立知识库;②知识的应用,即有效地利用知识实现图像的自动分割。其知识来源主要有:①临床知识,即某种疾病的症状及它们所处的位置;② 解剖学知识,即某器官的解剖学和形态学信息,及其几何学与拓扑学的关系,这种知识通常用图谱表示;③成像知识,这类知识与成像方法和具体设备有关;④统计知识,如MI的质子密度(PD)、T1和T2 统计数据。Costin等提出了一种基于知识的模糊分割技术,首先对图像进行模糊化处理,然后利用相应的知识对各组织
进行模糊边缘检测。而谢逢等则提出了一种基于知识的人脑三维医学图像分割显示的方法。首先,以框架为主要表示方法,建立完整的人脑三维知识模型,包含脑组织几何形态、生理功能、图像灰度三方面的信息;然后,采用“智能光线跟踪”方法,在模型知识指导下直接从体积数据中提取并显示各组织器官的表面。
1.4 基于模型的方法
该方法根据图像的先验知识建立模型,有动态轮廓模型(Active Contour Model,又称Snake)、组合优化模型等,其中Snake最为常用。Snake算法的能量函数采用积分运算,具有较好的抗噪性,对目标的局部模糊也不敏感,但其结果常依赖于参数初始化,不具有足够的拓扑适应性,因此很多学者将Snake与其它方法结合起来使用,如王蓓等利用图像的先验知识与Snake结合的方法,避开图像的一一些局部极小点,克服了Snake方法的一些不足。Raquel等将径向基网络(RBFNN CC)与Snake相结合建立了一种混合模型,该模型具有以下特点:①该混合模型是静态网络和动态模型的有机结合;@Snake的初始化轮廓由RBFNN CC提供;③Snake的初始化轮廓给出了最佳的控制点;④Snake的能量方程中包含了图像的多谱信息。Luo等提出了一种将live wire算法与Snake相结合的医学图像序列的交互式分割算法,该算法的特点是在少数用户交互的基础上,可以快速可靠地得到一个医学图像序列的分割结果。
1.5 基于直方图谷点门限的分割方法
当图像的灰度直方图为双峰分布时,分割比较容易,只须取其谷点作为门限值,就能将物体与背景分割开来。

如下图所示:

当图象灰度z为0?z?L?1
时,谷点灰级z应满足
?hz??hz??1且hz??hz??1
其中h?z?为图象直方图。
????????然而,当直方图不平滑时,谷点将无法找到,这就需要先对直方图做平滑处理,如下述“5点平滑”:
1?'???69h?0??4h?1??6h?2??4h?3??h?4??h0??70?1?h'?1???2h?0??27h?1??12h?2??8h?3??2h?4??35?1?'?h?k????3h?k?2??12h?k?1??17h?k??12h?k?1??3h?k?2??35??h'?L?2??1?2h?L?5??8h?L?4??12h?L?3??27h?L?2??2h?L?1???35?'1????h?L?5??4h?L?4??6h?L?3??4h?L?2??69h?L?1??hL?1??70?
1.6 OTSU算法
OTSU算法以最佳门限将图像灰度直方图分割成两部分,使两部分类间方差取最大值,即分离性最大。
设图像灰度级 1~M,第 i级象素 ni个,总象素 出现的概率为 Pi?niN。
设灰度门限值为 k,则图像像素按灰度级被分为两类:
N??nii?1M,则第i级灰度
C0??1,2,?,k?,C1??k?1,?,M?
图像总平均灰度级:
???i?Pii?1M
kC0类的平均灰度级为:
??k???i?Pii?1,像素数为:
N0??nii?1k
C1类的平均灰度级为: ????k?, 像素数为: N?N0 两部分图像所占比例分别为:
w0??Pi?w(k)i?1k w1?1?w?k?
对C0,C1均值作处理:
?0???k?w?k? ?1??????k???1?w?k??
图像总均值可化为: ??w0?0?w1?1
2222?????????k?w????w????ww???00110101 类间方差:
22???????w?k???1?w?k??? ???k???wk??k化为:
2k从1~M变化,使 ??k?最大的 k?即为所求之最佳门限。
?2?k?称为目标选择函数。
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