三维医学图象可视化技术综述

概要地分析和评述了近年来三维医学图象可视化技术的发展 ,并主要从三维医学图象的分割标注、多模态医学图象的数据整合、体数据的绘制等 3个角度对三维医学图象的可视化技术进行了分类综述 ,同时介绍了各种算法的原理和最新进展 .由于医学图象可视化的目的是辅助医生了解生物内部组织的信息 ,因此除图象绘制技术外 ,组织及组织特性的精确自动分割标注技术 ,以及将不同图象模态提供的互补信息综合起来的匹配 /融合技术 ,都是医学图象可视化需要解决的重要问题 ,其中 。

三维医学图象及其应用

三维医学图象的特点及其图象获取图象作为诊断和治疗规划的工具,在现代医学临床中已必不可少。从X线透视到核磁共振层析图象(MRI),为医生提供了各种不同的诊断信息。X线透视、X-CT、超声图象等人体组织器官的形态信息,而核医学图象(包括单光子发射式CT和正子发射式CT)以及核磁共振图象不但提供人体组织器官的形态信息,而且还可以提供有关化学元素的分布及其生物功能活动信息。

基于变形轮廓的医学图象匹配方法

用变形轮廓线的方法实现医学图象匹配过程中的对应标记点问题，并用遗传算法进行最佳匹配结果的搜索．实验结果表明，该方法能有效地用于建立医学图谱和图象之间的一一对应关系。

第二代小波在医学图象无损压缩中的应用

研究了第二代小波在医学图象无损压缩中的方法，并在计算机上用软件模拟实现了相应的算法，最后给出了实验结果以及与其他压缩方法的比较，从中可以看出这一新方法在医学图像无损压缩中具有的良好潜力和巨大的应用前景。

三维医学图象处理与分析系统

本文介绍了一个我们自主开发的基于微机的三维医学图象处理与分析系统。系统运行于Windows95／WindowsNT环境，主要包括图象预处理、切片重组、三维表面显示、三维体显示、手术模拟等功能。可广泛用于CT、MRI等医学图象的处理与分析，具有很好的应用前景。

小波变换在三维医学图象分割中的应用

本文将多尺度小波变换应用到三维医学图象分割中的阈值选取中 .由于小波变换在较大尺度 ,由噪音引起的细小突变较少 ,可描述信号的整体行为 ,取较大尺度的由负到正的零交叉点来确定图象的阈值 ,再逐步到相邻的小尺度由粗到精地确定精确的阈值 .用以上算法对三维医学图象进行二值化后 ,根据待提取组织或区域的特征 ,再选取合适的数学形态学操作 ,最后对区域进行种子填充 .从实验结果可以看出分割效果较好 。

基于最大互信息的多模医学图象配准

介绍了一种基于最大互信息原理的图象配准技术 .并就实施最大互信息配准法的一些重要技术问题进行了研究 ,其中包括不增加新数据点的格点采样子集、不产生分数灰度值的 PV插值技术和出界点策略等 .该方法在搜索策略上采用了无需计算梯度的 Powell算法 .由于计算互信息的关键技术与有效的搜索策略的结合 ,使得该方法能快速、准确地实现多模医学图象的配准 .用该方法对 7个病人的 41套 CT- MR和 35套 MR- PET3D全脑数据进行了配准 ,结果经美国 Vanderbilt大学评估 ,全部达到亚象素级配准精度 .该方法可以临床应用 .

医学图象体数据场的剖切显示方法

为了给医生提供一些全面、直观和准确的诊断信息 ,讨论了一种对医学图象体数据场进行二维和三维剖切显示的方法 ,其中对于二维剖切显示 ,可首先由用户通过人机交互的方式来给出对体数据场进行任意剖切显示的路径 ;然后运用反求工程的求解思路沿切割路径进行量化和采样来得到沿切割路径上每个采样点在对应图象坐标空间中的位置 ,并由此获得剖切平面上所有采样点的空间位置坐标 ;最后通过对体数据场进行重采样和插值操作来实现对空间体数据场的二维任意剖切显示 .对于三维剖切显示 ,可首先采用与二维剖切操作类似的图象采样和插值操作来获得纹理数据阵列 ,然后结合纹理映射技术 ,将纹理数据映射到三维坐标空间中 。

基于Web的医学图象信息中心的研究与实现

论述了建立医学图象信息中心的必要性和意义，并提出了相应的技术路线和实现方案：在传统客户机／服务器模式ＰＡＣＳ的基础上，利用其成熟的应用和海量的数据库信息，引入基于Ｗｅｂ的技术和ＣＯＭ技术，将其平滑延伸到广域网环境，建立院内和院际的医学图象信息中心，并扩展了基于广域网的用户管理，图象调阅、查询，视频服务、电子白板等远程会诊应用等一系列应用。

基于人类视觉特性的医学图象压缩模型

结合人类视觉生理结构,以对比度感知特性作为人类视觉系统(HVS)中的主要研究议题,讨论了HVS模型中的设计要点,并在小波变换的多分辨率分析的基础上将包含CSF特点的HVS应用在图象的内部去相关变换和量化过程中,得到一个新的基于人类视觉特点的医学图象压缩模型.通过对CT、MRI图象进行实验表明,在相同的客观条件控制下,该方法能够取得较好的主观视觉质量.在视觉无损即保留几乎所有医学相关信息的条件下,压缩率可以达到16:1,一些应用场合可以达到80:1.

基于Legendre矩的CT及MR医学图象融合方法

为了提高 CT、MR多模态医学图象配准、融合的精度和速度 ,提出了基于 L egendre矩的 CT和 MR多模态医学图象配准、融合方法 ,并运用二维数据图象的 L egendre矩正交性和无冗余性的特点 ,通过找出 CT及 MR两种模态医学图象的质心 ,计算出两图象的比例因子 ,从而完成了两图象的平移和旋转 ,并精确地实现了 CT和 MR两模态图象的配准、融合 ,还优化了 L egendre矩的快速算法和提高了应用 L egendre矩配准 CT和 MR图象的速度 .实验表明 ,利用 L egendre矩对 CT和 MR等多模态图象配准、融合 ,不失为一种比较直接、简洁的方法 ;同时 ,L egendre矩在医学影象诊断。

基于JPEG的医学图象特征提取

针对医学图象数据库中大量存在的ＪＰＥＧ压缩图象，提出了一种新颖的特征提取算法。该算法提取的特征既包含空域局部信息又包含频域局部信息，全面表达了图象的特征，使得基于内容查询的精度提高；压缩数据只需霍夫曼解码而不必恢复为原始图象即可提取特征，算法耗费时间大为减少；在ＪＰＥＧ压缩图象多分辨率分析的基础上提出了由“粗”到“精”的查询。

医学图象三维表面的快速重构方法

介绍了基于等值面数据的脸部面貌及颅骨的曲面生成方法。以双三次样条曲面技术区别于传统的蒙皮曲面生成方法,采用截面CTB数据的重采样,解决了复杂实体在曲面生成时的局部扭曲及数据量过大等问题在等值线的曲面造型方法及医学可视化领域有广泛应用前景。

多模态医学图象的SVD-ICP配准方法

多模态医学图象的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用。本文提出一种基于轮廓特征的迭代最近点（ＳＶＤ－ＩＣＰ）的配准方法。这种方法结合了ＳＶＤ最优化解析方法和迭代搜索的优点来解决图象轮廓点的匹配问题，适用于不同模态医学图象之间的配准。我们关于ＣＴ－ＭＲＩ和ＰＥＴ－ＭＲＩ二维图象的配准实验证明了该方法的有效性。

医学图象匹配的遗传算法方法

本文用变形轮廓线的方法实现医学图象匹配过程中的对应标记点问题 ,并用遗传算法进行最佳匹配结果的搜索。遗传算法用变形轮廓的能量函数作为适应度函数 ,并通过动态映射方法实现搜索空间尺度的自适应变化。实验结果表明 ,本文的方法能有效地用于建立医学图谱和图象之间的一一对应关系 ,是对以往人工交互标注方法的重要改进。

基于轮廓的多设备医学图象的刚性配准

提出了一种基于轮廓的多设备医学图象的刚性配准算法。在半自动轮廓搜索的基础上，运用迭代最近邻点方法搜索轮廓间的对应点，最小化代价函数并获得最佳刚性变换，实现图象的精确配准。通过多次选择初始变换的搜索策略，解决了搜索过程中出现的局部极小值问题。实验表明该方法能有效地实现多设备医学图象的配准。

核医学图象伪影分析

核医学的诊断取决于其采集图象的分析。伪影的出现使其诊断的准确性大大降低。伪影的产生原因可由药物的、技术的、机械的、电子的、计算机等方面因素造成。１药物的原因１．１标记的放射药物的影响目前的核医学检查最常用的标记药物为９９ｍＴｃ的铬合物。由于９９ｍＴｃ...

医学图象的三维重建

现代计算机技术的发展,使得对大容量数据的快速处理成为可能,由此而诞生的三维图象重建与显示技术,不仅是计算机科学的重大课题,而且有可能导致医学影象领域的再一次突破,引起了学术界的极大关注。

医学图象三维可视化方法的分类研究

文章提出了１种新的三维显示方法分类模型，首次将体表绘制方法独立出来，在新的分类模型下对现有的显示方法进行了综述，并深入探讨了不同显示方法之间的内在联系．

区域对比度模糊增强及其在医学图象边界检测中的应用

本文在广义模糊集合与广义模糊算子的基础上 ,给出了一种基于增强图象区域之间对比度的边界检测算法 ,并利用升半梯形模糊分布将空间域的灰度图象变换为对应的广义隶属度函数。实验结果表明该算法对于灰度层次丰富的医学图象边界提取效果是较好的。