簡(jiǎn)介：超聲檢查以其無損傷、無痛苦、無輻射、實(shí)時(shí)、快捷、方便等特點(diǎn)在臨床診斷中占有舉足輕重的地位。在最近的十幾年里，有關(guān)超聲成像技術(shù)的研究在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域至少占百分之二十五以上的份額。由于常規(guī)二維超聲有很多臨床應(yīng)用局限性，醫(yī)生在診斷時(shí)只能把許多二維超聲圖像在頭腦中想象出三維的器官，如此會(huì)導(dǎo)致工作效率低下甚至誤診；且二維超聲圖像只從一個(gè)角度描繪器官，臨床醫(yī)生難以獲得最優(yōu)化的成像平面用于診斷。三維超聲技術(shù)的出現(xiàn)則解決了上述問題。醫(yī)學(xué)超聲圖像的三維重建和可視化技術(shù)（3DRECONSTRUCTIONVISUALIZATION）由二維超聲斷層圖像構(gòu)建人體器官、軟組織和病變體等的三維模型并進(jìn)行三維顯示，能夠給予醫(yī)務(wù)人員以直觀的感覺，從而提高醫(yī)療診斷和治療規(guī)劃的準(zhǔn)確性與科學(xué)性。其中三維可視化技術(shù)主要有兩大類一類是面繪制，另一類是體繪制，其中面繪制技術(shù)也稱為表面重建技術(shù)。體繪制更能反應(yīng)真實(shí)的人體器官或組織真實(shí)的生理解剖結(jié)構(gòu)，但是由于體繪制算法運(yùn)算量太大，即使利用高性能的計(jì)算機(jī)，仍然無法滿足實(shí)際應(yīng)用中交互操作的需要，因此，面繪制仍是目前的主流算法。本課題特別針對(duì)自由臂掃描獲得的非平行超聲斷層圖像序列，實(shí)現(xiàn)了一種基于輪廓的、由原始斷層圖像序列直接重建目標(biāo)對(duì)象表面的算法?；谳喞谋砻嬷亟ǎ⊿URFACERECONSTRUCTION）首先要進(jìn)行分割、插值得到目標(biāo)對(duì)象的全部輪廓點(diǎn)，然后再由已經(jīng)得到的輪廓點(diǎn)進(jìn)行面繪制而完成目標(biāo)對(duì)象的表面重建。本課題主要是對(duì)分割與插值兩個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了重點(diǎn)研究。研究?jī)?nèi)容主要為兩大部分一，進(jìn)一步改進(jìn)并應(yīng)用TSNAKE模型提取部分?jǐn)鄬訄D像中目標(biāo)對(duì)象的輪廓點(diǎn)，由試驗(yàn)結(jié)果可看出，該方法提供了正確的分割結(jié)果。二，改進(jìn)并應(yīng)用基于極大原盤引導(dǎo)的形狀插值方法，對(duì)已被分割的部分?jǐn)鄬訄D像之間進(jìn)行插值得到所有輪廓點(diǎn)；因?yàn)樽杂蓲呙璧玫降臄鄬訄D像之間是非平行的，而該插值方法在插值過程中能有效的調(diào)節(jié)插值走向，保證了插值的準(zhǔn)確性，同時(shí)在插值過程中采用了巧妙的計(jì)算方法，提高了處理速度。

簡(jiǎn)介：骨肉瘤是最常見的原發(fā)惡性骨腫瘤之一，多發(fā)于兒童和青少年，惡性程度高，預(yù)后差。因此，早期診斷對(duì)骨肉瘤的治療及預(yù)后均有非常重要的意義。目前，CT、MRI影像設(shè)備只能輸出二維切片序列，這不利于醫(yī)生直觀地從多個(gè)角度對(duì)骨肉瘤組織特征進(jìn)行觀察分析。為提高臨床輔助診斷和治療的準(zhǔn)確性與科學(xué)性，本文研究了骨肉瘤醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，針對(duì)存在的問題提出一些改進(jìn)措施。主要工作包括1骨肉瘤圖像預(yù)處理。針對(duì)骨肉瘤圖像易受噪聲影響，提出了基于各向異性擴(kuò)散的濾波方法。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能很好地去除噪聲，較好地保留圖像的邊緣特征。2骨肉瘤圖像分割。針對(duì)骨肉瘤圖像的復(fù)雜特征，提出了兩種改進(jìn)的分割方法A基于快速行進(jìn)法和窄帶法相結(jié)合的混合分割方法；B融合置信連接的相對(duì)模糊連接度交互式混合分割方法。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的兩種方法，分割精度有明顯提高，且相似度較高，錯(cuò)分率較低。3骨肉瘤圖像的三維可視化。研究了基于移動(dòng)立方體的骨肉瘤圖像面繪制方法。為更真實(shí)地觀察組織，重點(diǎn)研究了基于GPU的光線投射體繪制算法，利用GPU的可編程性進(jìn)行硬件加速以提高繪制速度與精度，同時(shí)提出基于劃線交互的傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)方法以獲取真實(shí)感的三維模型。4三維交互測(cè)量。針對(duì)骨肉瘤臨床指標(biāo)，運(yùn)用三維空間直線測(cè)量技術(shù)，實(shí)現(xiàn)腫瘤邊緣與關(guān)節(jié)面的三維距離測(cè)量，并提出利用多邊形逼近法進(jìn)行面積疊加求取腫瘤體積的方法。實(shí)驗(yàn)表明，本文方法能較好地對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行測(cè)量分析。5骨肉瘤醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)的開發(fā)。在VC2008環(huán)境下，利用MFC、ITK與VTK設(shè)計(jì)開發(fā)了本系統(tǒng)，主要有圖像預(yù)處理、圖像分割、三維可視化、三維交互測(cè)量及二維距離、面積測(cè)量等功能。本課題研發(fā)的系統(tǒng)界面友好、功能較完善，可方便醫(yī)生多方位、多角度觀察骨肉瘤組織特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)骨肉瘤臨床指標(biāo)的定量分析，為輔助臨床術(shù)前判斷骨肉瘤生物行為、調(diào)整化療方案及制定手術(shù)計(jì)劃提供依據(jù)。

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簡(jiǎn)介：本課題結(jié)合蘇州市醫(yī)療器械與新醫(yī)藥科技專項(xiàng)“基于影像導(dǎo)航的無創(chuàng)放射外科手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)研究研發(fā)”。本課題針對(duì)放射治療影像導(dǎo)航中的配準(zhǔn)問題將從CT圖像的三維重建以及二維三維配準(zhǔn)技術(shù)方向展開研究希望得到二維圖像與三維模型的配準(zhǔn)結(jié)果。本文的研究?jī)?nèi)容為兩部分第一部分以VC60和VTK為開發(fā)工具設(shè)計(jì)了一套三維重建軟件系統(tǒng)為術(shù)前規(guī)劃和術(shù)中配準(zhǔn)提供技術(shù)支持實(shí)現(xiàn)測(cè)量、模型切割、片面簡(jiǎn)化等功能；第二部分以光線跟蹤算法完成數(shù)字圖像重建以互信息為相似性測(cè)度獲得三維模型與X光圖像的位置變換關(guān)系實(shí)現(xiàn)X光圖像與三維模型間的配準(zhǔn)工作。本文運(yùn)用圖像預(yù)處理、數(shù)字影像重建、二維圖像配準(zhǔn)等方法實(shí)現(xiàn)了二維三維的配準(zhǔn)。最后根據(jù)開發(fā)的軟件系統(tǒng)搭建了由CT設(shè)備、X光機(jī)、工作站組成的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)完成了三維模型的建立和2D3D配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)。在配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)中本文對(duì)建立坐標(biāo)系和優(yōu)化配準(zhǔn)參數(shù)進(jìn)行了討論并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析與論證配準(zhǔn)效果令人滿意。

簡(jiǎn)介：醫(yī)學(xué)影像分割技術(shù)是醫(yī)學(xué)影像中的重要技術(shù)，醫(yī)學(xué)影像分割的效果直接決定著計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的成敗。經(jīng)過多年的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)提出了多種算法，但絕大多數(shù)算法都是針對(duì)某一具體問題的。本文主要研究基于水平集的醫(yī)學(xué)影像分割。水平集方法的出現(xiàn)，極大地推動(dòng)了活動(dòng)輪廓模型的發(fā)展。水平集方法和曲線演化模型相結(jié)合，克服了傳統(tǒng)SNAKE模型的很多缺陷，極大地拓展了活動(dòng)輪廓模型的應(yīng)用領(lǐng)域。本文首先對(duì)現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)影像分割算法進(jìn)行了比較全面的綜述。在介紹過幾何活動(dòng)輪廓模型和水平集方法之后，討論了水平集方法的兩種快速算法，并總結(jié)出水平集方法的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)水平集方法計(jì)算量比較大這一缺點(diǎn)，本文提出了一種無需重新初始化的基于圖像邊緣信息的變分水平集圖像分割算法，從而完全消除了真正影響水平集計(jì)算量的重新初始化步驟，在加速輪廓線演化的同時(shí)提高了算法的魯棒性。針對(duì)水平集方法演化速度較慢的缺點(diǎn)，本文提出了一種基于稀疏場(chǎng)方法的水平集分割算法，該方法減少了每次迭代時(shí)更新的像素，增加了每次迭代中的時(shí)間步長(zhǎng)，在加速演化過程的同時(shí)提高了演化計(jì)算的精度，適宜處理醫(yī)學(xué)影像這類數(shù)據(jù)量較大的圖像。最后，論文指出了進(jìn)一步的研究方向。

簡(jiǎn)介：醫(yī)學(xué)圖像的三維重建在手術(shù)規(guī)劃、仿真模擬、醫(yī)學(xué)診斷、解剖教學(xué)等方面都有重要應(yīng)用。目前，國(guó)內(nèi)外已有許多從事醫(yī)療儀器設(shè)備開發(fā)和制造的廠商，對(duì)三維醫(yī)學(xué)圖像重建軟件有著現(xiàn)實(shí)需要。本文重點(diǎn)研究了基于MITKMEDICALIMAGINGTOOLKIT的醫(yī)學(xué)影像三維重建技術(shù)，在MITK工具集和VC60的開發(fā)環(huán)境下，設(shè)計(jì)并開發(fā)了醫(yī)學(xué)影像三維重建平臺(tái)。該平臺(tái)可以讀入不同格式的二維系列切片圖像，進(jìn)行三維重建和顯示，而且可以對(duì)重建的三維醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行長(zhǎng)度和角度測(cè)量，提取任意方向的剖面圖，滿足了臨床應(yīng)用的基本要求。論文的主要工作如下1介紹影像處理工具集MITK的總體框架設(shè)計(jì)，討論了基于MITK開發(fā)醫(yī)學(xué)圖像三維重建平臺(tái)的設(shè)計(jì)方案。2基于MITK實(shí)現(xiàn)了包括閾值分割算法、區(qū)域增長(zhǎng)算法和交互式分割算法，并對(duì)這些醫(yī)學(xué)影像分割算法的性能進(jìn)行了比較和分析。3基于MITK實(shí)現(xiàn)了三維目標(biāo)的表面繪制和體繪制。其中，表面繪制利用經(jīng)典的MARCHINGCUBES算法，體繪制利用RAYCASTING算法。

簡(jiǎn)介：醫(yī)學(xué)圖像三維可視化技術(shù)可以使一系列二維圖像重建出三維圖像模型，為醫(yī)生提供真實(shí)感的三維醫(yī)學(xué)圖像，提高診斷的正確率。MARCHINGCUBES算法MC提出了一種檢測(cè)體元和提取等值面的方法，是使用比較廣泛的三維重建算法。本文首先分析了MC算法的原理，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)的MC算法，根據(jù)15種等值面連接模型，構(gòu)造了256長(zhǎng)度的查找表，新的查找表可以根據(jù)索引值得出體元內(nèi)部三角面片的數(shù)量，以及各個(gè)三角面片頂點(diǎn)所在體元邊的位置，提高了查找的效率和正確性。針對(duì)MC算法的不足之處提出了幾點(diǎn)改進(jìn)方法，主要分為三個(gè)部分預(yù)處理、等值面的計(jì)算、提高等值面的精度。1對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行平滑處理，降低噪聲對(duì)三維重建結(jié)果的影響。在二維數(shù)據(jù)預(yù)處理上，改進(jìn)了基于高斯算法的各向異性去噪算法，提出了基于邊緣擴(kuò)散的非線性去噪算法，在保留邊緣的同時(shí)，對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理，在對(duì)圖像邊緣部分去噪處理時(shí)算法只沿著圖像的邊緣方向，抑制非邊緣方向上的擴(kuò)散，在非邊緣部分，采用一次高斯去噪平滑，降低算法多次平滑后導(dǎo)致圖像模糊的影響；對(duì)于三維數(shù)據(jù)的預(yù)處理，提出了基于邊緣的各向同性平滑算法，根據(jù)目標(biāo)點(diǎn)鄰域333空間內(nèi)均值平滑處理。由實(shí)驗(yàn)效果可以看出，醫(yī)學(xué)圖像在較好去噪的同時(shí)有很好的邊緣保持效果，重建出來的三維圖像表面光滑、連續(xù)，減少了表面空洞的現(xiàn)象。2針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的MC算法等值面計(jì)算方法的不足，對(duì)閾值的選擇、插值算法做出了改進(jìn)，用雙閾值取代單閾值，中點(diǎn)插值取代線性插值。雙閾值的算法給定一個(gè)灰度值范圍，讓重建出來的三維圖像表面更加光滑連續(xù)，并且能減少因?yàn)檩^大灰度值導(dǎo)致的錯(cuò)誤重建；采用中點(diǎn)插值的方法計(jì)算頂點(diǎn)和法向量，相對(duì)于線性插值的算法，減少了算法的計(jì)算步驟，極大的提高了效率，由實(shí)驗(yàn)得出，在不影響圖像視覺效果的前提下，算法的執(zhí)行時(shí)間減少了將近一半。3將MC算法提取出的等值面進(jìn)行細(xì)化，讓它逼近體元內(nèi)真實(shí)的等值面，提高算法的精度。在分析了已有改進(jìn)算法的前提下，提出了基于PNT三角細(xì)分的MC算法，改變PNT三角細(xì)分算法的實(shí)現(xiàn)形式，在不考慮三角網(wǎng)格的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的情況下，可以直接根據(jù)三角形的三個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)法向量進(jìn)行細(xì)分計(jì)算。將MC算法提取出來的等值面進(jìn)行PNT細(xì)分，由實(shí)驗(yàn)可以看出，重建圖像具有更加真實(shí)的三維效果，便于醫(yī)生精確的定位病理部位。提高醫(yī)學(xué)圖像三維重建的質(zhì)量和效率，不僅在理論的研究上，而且在實(shí)際臨床醫(yī)學(xué)都有著重大的意義和應(yīng)用價(jià)值。

簡(jiǎn)介：基于醫(yī)學(xué)圖像的診斷已被廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療診斷因此準(zhǔn)確的圖像處理技術(shù)起著重要的作用。本文就圖像處理中很重要的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)圖像分割做了研究使用邊緣檢測(cè)、閾值分割方法分割了灰度圖像。在彩色圖像分割的研究中實(shí)現(xiàn)了HSV聚類方法、分水嶺方法分割彩色圖像創(chuàng)新地引入權(quán)重概念改進(jìn)了分割方法。圖像分割的大部分技術(shù)是針對(duì)灰度圖像的。本文采用了邊緣檢測(cè)和閾值分割兩種方法對(duì)灰度醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割。介紹了邊緣檢測(cè)算子中的了SOBEL算子和拉普拉斯算子并利用人體切片圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。針對(duì)灰度圖像分割本文實(shí)現(xiàn)了閾值分割中的類間方差閾值分割、最大熵閾值分割、迭代閾值分割方法并針對(duì)算法中存在的一些誤判區(qū)域結(jié)合中值濾波和形態(tài)學(xué)腐蝕操作進(jìn)行了改進(jìn)得到了較好的分割效果。隨著技術(shù)的成熟彩色圖像的分割被提上日程。與灰度圖像相比彩色圖像所能提供的信息更加豐富實(shí)現(xiàn)分割的難度也相對(duì)較大。文章彩色分割章節(jié)首先介紹了四種常用的彩色空間實(shí)現(xiàn)了彩色人體切片圖像在四個(gè)空間上的轉(zhuǎn)化。然后介紹了RGB空間中的彩色分割利用灰度圖像的閾值分割結(jié)果進(jìn)行間接分割在RGB空間上直接分割。又介紹HSV空間聚類方法理論基礎(chǔ)以及算法流程實(shí)現(xiàn)算法并使用彩色醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性文章進(jìn)一步研究了分水嶺分割方法并實(shí)現(xiàn)該方法對(duì)彩色人體切片圖像的分割。針對(duì)分水嶺方法產(chǎn)生的過度分割問題創(chuàng)新地引入權(quán)重概念分別結(jié)合閾值分割方法和HSV顏色空間聚類算法對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)分割得到了更加精確的目標(biāo)區(qū)域。

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多移動(dòng)醫(yī)學(xué)影像感興趣區(qū)域壓縮與質(zhì)量評(píng)估研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：解決我院圖像存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)PICTUREARCHIVINGCOMMUNICATIONSYSTEM，PACS大規(guī)模運(yùn)用、大流量數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)要求，以及隨之出現(xiàn)的負(fù)載均衡，潛在網(wǎng)絡(luò)風(fēng)暴的問題。探討在組建PACS過程中的總體設(shè)計(jì)及怎樣進(jìn)行具體每一步的實(shí)施方案。通過組建及應(yīng)用大型PACS系統(tǒng)，揭示PACS對(duì)醫(yī)院工作方法、管理及服務(wù)等諸方面的貢獻(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)主交換機(jī)采用英特爾INTEL480T1000M交換機(jī)，各大樓間采用1000M光纖接入，100M光纖連接到每個(gè)信息點(diǎn)；原有網(wǎng)絡(luò)保持物理獨(dú)立，采用新型的第三或第四層交換設(shè)備，減輕該路網(wǎng)絡(luò)的流量負(fù)擔(dān)，解決負(fù)載均衡；每個(gè)具有醫(yī)學(xué)數(shù)字成像及通訊DIGITALIMAGINGCOMMUNICATIONINMEDICINE，DICOM標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)備均鋪設(shè)超五類屏蔽雙絞線；增設(shè)INTELSTRUCTURE1520CACHEAPPLIANCE緩存器解決網(wǎng)絡(luò)風(fēng)暴。把具有醫(yī)學(xué)數(shù)字成像及通訊DICOM標(biāo)準(zhǔn)接口或非DICOM標(biāo)準(zhǔn)接口的影像設(shè)備進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)，制定資源共享、系統(tǒng)存儲(chǔ)的解決方案，建立典型的醫(yī)院放射科PACS系統(tǒng)，連接目前醫(yī)院現(xiàn)有的設(shè)備，服務(wù)器采用WINDOWSNTSQLSERVER70組成，解決管理及存儲(chǔ)問題，工作站基于瀏覽WEB方式訪問，擴(kuò)大客戶端的使用權(quán)限1ICENSE，數(shù)量為100個(gè)，磁盤陣列RAID5在線存儲(chǔ)3個(gè)月，線性磁帶庫DLT為離線海量存儲(chǔ)；擴(kuò)展全院并解決放射學(xué)信息系統(tǒng)RADIOLOGYINFMATIONSYSTEMS，RIS、PACS的數(shù)據(jù)共享連接；建立地區(qū)影像數(shù)據(jù)交換中心。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)醫(yī)院診斷與非診斷性勞動(dòng)比值、科研數(shù)據(jù)可查詢百分比、膠片查詢、單位服務(wù)成本、病人等待時(shí)間等方面的分析，比較建立及應(yīng)用PACS前后之間的諸多參數(shù)及因素。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)醫(yī)院診斷與非診斷性勞動(dòng)比值、科研數(shù)據(jù)可查詢率％、膠片查詢、單位服務(wù)成本、病人等待時(shí)間等方面的分析，比較建立及應(yīng)用PACS前后之間的諸多參數(shù)及因素。通過本設(shè)計(jì)建立了一套科學(xué)完善的院內(nèi)網(wǎng)絡(luò)體系，適應(yīng)和滿足了目前PACS的高需求。并為將來向1000M應(yīng)用升級(jí)提供了良好的應(yīng)用條件，為院內(nèi)實(shí)現(xiàn)圖像、信息、病人資料等方面的共享與傳輸提供了保障，為醫(yī)院科學(xué)化、規(guī)范化管理奠定了基礎(chǔ)。建立了典型的醫(yī)院放射科PACS系統(tǒng)，連接了目前醫(yī)院現(xiàn)有的設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了放射科初步的無膠片化方式；將PACS擴(kuò)展到了全院的臨床科室、手術(shù)室、急診室等，以及實(shí)現(xiàn)了和已有醫(yī)院信息系統(tǒng)HOSPITALINFMATIONSYSTEMS，HIS、已有的其他醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)聯(lián)網(wǎng)，建立起了影像數(shù)據(jù)中心；實(shí)現(xiàn)了和本地區(qū)其他醫(yī)院及其他地區(qū)的影像數(shù)據(jù)中心的聯(lián)網(wǎng)，使用起來較為得心應(yīng)手，方便了醫(yī)生，提高了工作效率。組建PACS后，急診影像檢查時(shí)間平均減少64％、數(shù)據(jù)信息保存比例超過90％、出報(bào)告時(shí)間縮短、膠片用量節(jié)省33％、圖像檢索的效率提高95％、以及其他諸多方面都不同程度地有所改善和提高。組建PACS后，急診影像檢查時(shí)間平均減少64％、數(shù)據(jù)信息保存比例超過90％、出報(bào)告時(shí)間縮短、膠片用量節(jié)省33％、圖像檢索的時(shí)間效率提高95％，以及其他諸多方面都有不同程度的改善和提高。建立PACS影像系統(tǒng)必先考慮良好的發(fā)展規(guī)劃，硬件設(shè)施是PACS及所有醫(yī)院信息管理的基礎(chǔ)平臺(tái)，因此應(yīng)從多方位全面考慮網(wǎng)絡(luò)狀況和將來發(fā)展，搭建好良好的硬件平臺(tái)是必要條件，而且可以利用線路共享性為其他的網(wǎng)絡(luò)信息管理系統(tǒng)提供服務(wù)及數(shù)據(jù)共享。實(shí)踐證明，本方案所述PACS的總體設(shè)計(jì)與分步實(shí)施方案是可行的、成功的。組建一個(gè)真正符合醫(yī)院具體實(shí)際情況的PACS系統(tǒng)非常重要，因?yàn)樗鼘?duì)醫(yī)院的工作方法、管理等方面起到積極的推動(dòng)作用，加快和促進(jìn)醫(yī)院向更快、更高的方向發(fā)展。組建1個(gè)真正符合醫(yī)院具體實(shí)際情況的PACS系統(tǒng)非常重要，因?yàn)樗鼘?duì)醫(yī)院的工作方法、管理等方面起到積極的推動(dòng)作用，加快和促進(jìn)醫(yī)院向更快、更高的數(shù)字化方向發(fā)展。

簡(jiǎn)介：醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)技術(shù)是將不同模態(tài)的影像、同一模態(tài)不同時(shí)刻成像的影像信息進(jìn)行幾何變換建立兩組影像在空間位置上的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系這樣影像中所包含的解剖點(diǎn)就相互對(duì)應(yīng)起來有利于不同影像之間有用信息的互補(bǔ)提高影像在臨床診斷和治療上的輔助作用是生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)性研究課題。由于醫(yī)學(xué)影像存在復(fù)雜形變和噪聲影像之間除了剛體配準(zhǔn)還存在非剛性配準(zhǔn)。同剛性配準(zhǔn)相比非剛性配準(zhǔn)還不成熟沒有很好的方法能夠在模擬復(fù)雜形變、配準(zhǔn)精度、配準(zhǔn)效率和自動(dòng)化程度上達(dá)到理想要求。針對(duì)以上問題本文主要研究工作如下本文首先概述了醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)的概念和步驟分析了當(dāng)前醫(yī)學(xué)影像非剛體配準(zhǔn)方法的特點(diǎn)總結(jié)了非剛體配準(zhǔn)亟待解決的問題研究了基于粘滯流體模型的非剛體配準(zhǔn)經(jīng)典方法深入理解了如何運(yùn)用流體力學(xué)觀點(diǎn)解決醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)問題及實(shí)際的物理意義該研究奠定了全文創(chuàng)新性研究工作的技術(shù)基礎(chǔ)。仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)基于粘滯流體模型的非剛體配準(zhǔn)方法在求解粘滯流體偏微分方程組時(shí)采用直接離散結(jié)合同步超松弛法具有計(jì)算復(fù)雜度高的缺點(diǎn)配準(zhǔn)耗時(shí)長(zhǎng)算法實(shí)用性差。本文利用流體粒子運(yùn)動(dòng)可以模擬任意自由復(fù)雜形變的特性和LBMLATTICEBOLTZMANMMETHOD模型可以進(jìn)行大規(guī)模并行處理的特點(diǎn)將醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)問題轉(zhuǎn)化為粘滯流體力學(xué)物理問題提出了一種基于LBM模型的非剛體醫(yī)學(xué)影像流體配準(zhǔn)新方法配準(zhǔn)過程是把浮動(dòng)影像當(dāng)成粘滯流體把像素點(diǎn)作為流體粒子通過兩幅影像灰度差產(chǎn)生的外力驅(qū)動(dòng)擬合待配準(zhǔn)影像；通過LBM方程模擬像素點(diǎn)在外力作用下的流動(dòng)使影像產(chǎn)生位移場(chǎng)、發(fā)生形變；利用改進(jìn)過的雅克比行列式判斷醫(yī)學(xué)影像拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)使得影像拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在配準(zhǔn)過程中得到了更好的保形；待兩幅影像接近一致時(shí)外力消失、流體流動(dòng)停止影像達(dá)到配準(zhǔn)。文中完整建立并推導(dǎo)了含外力項(xiàng)粘性可壓縮LBM方程并對(duì)邊界條件、初始條件和速度模值進(jìn)行了定義。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與同類方法相比本方法配準(zhǔn)效率得到了提升非常適合大形變配準(zhǔn)場(chǎng)合。另外對(duì)于遭受一定噪聲污染的醫(yī)學(xué)影像本方法仍能精確配準(zhǔn)與同類方法相比魯棒性較強(qiáng)。論文最后對(duì)本文研究?jī)?nèi)容進(jìn)行了總結(jié)提出了下一步研究的方向。

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)庫的圖像檢索技術(shù)應(yīng)用研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理中的重要研究?jī)?nèi)容之一，指從醫(yī)學(xué)圖像中準(zhǔn)確提取目標(biāo)物體。它是三維重建的基礎(chǔ)，也是醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)在臨床上得以實(shí)踐的基礎(chǔ)。實(shí)現(xiàn)快速、精確的分割，可以滿足手術(shù)計(jì)劃的要求，確保臨床應(yīng)用的精確性，指導(dǎo)臨床醫(yī)師的后續(xù)工作。本文首先對(duì)醫(yī)學(xué)影像分割的基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行概述，包括醫(yī)學(xué)影像分割算法的研究意義、研究現(xiàn)狀、分割評(píng)價(jià)等其次基于小波分解和MARKOV場(chǎng)對(duì)CTMRI圖像分割中邊緣輪廓信息提取問題進(jìn)行研究，以克服輪廓邊緣定位不準(zhǔn)和非平穩(wěn)性的缺點(diǎn)。然后，利用穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)理論來研究圖像特征表示，以克服圖像中噪聲的不穩(wěn)定性，并利用水平集的稀疏場(chǎng)方法研究圖像輪廓的演變。本文主要進(jìn)行的研究如下1提出一種基于小波分解和MARKOV隨機(jī)場(chǎng)的CTMRI醫(yī)學(xué)影像分割算法。該算法利用小波金字塔分解得到的多尺度分布較好的提取出圖像的邊緣輪廓信息，通過分層MARKOV建模，并借助最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則克服了其邊緣定位不準(zhǔn)及非平穩(wěn)性困難的缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有效地提高了圖像分割的質(zhì)量。2提出一個(gè)基于穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)的分割方法，利用水平集的稀疏場(chǎng)方法對(duì)初始化的水平集進(jìn)行輪廓演化。通過用戶來提供標(biāo)記的種子點(diǎn)，用穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)量來描述對(duì)象的特征，充分利用種子周圍的圖像信息，更適用于紋理和噪聲圖像，分割的邊界更光滑輪廓演變過程用基于稀疏場(chǎng)的方法，快速準(zhǔn)確的進(jìn)行曲線演化一直到達(dá)理想邊界，從MRI和CT圖像中提取出待分割目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)MRI和CT圖像中器官和腫瘤的分割都有較好的結(jié)果。