探讨术前基于MRI纹理及影像融合模型预测肝癌微血管侵犯

目的探讨利用MRI纹理分析技术,术前预测肝癌微血管侵犯的价值。方法回顾性分析赤峰学院附属医院2018年1月至2022年6月经手术病理证实的HCC患者102例,按病理分有微血管侵犯MVI(+)组44例和无侵犯MVI(-)组58例。结合MR多序列图像,应用3D-Slicer提取MRI图像病灶区域纹理特征。通过统计学比较、降维,筛选出最佳MR序列,并以最佳序列的纹理特征与宏观影像特征构建预测模型。结果MVI(+)和MVI(-)间有差异的临床指标1个为AFP,一般影像特征有5个,肿块平均大小、边界不光滑、包膜不完整以及出现瘤周强化、肝胆期周围低信号与肝癌MVI侵犯存在密切联系。通过筛选得出最佳序列为门脉期图像,并通过降维出4个与MVI相关的最佳参数,其中2个为形状特征,另外2个是小波特征。纹理特征并与临床资料、一般特征建立融合预测模型,该模型预测MVI的AUC为97%。结论基于3D-Slicer的MRI纹理分析技术,能够在肝癌术前较准确预测MVI。

非局部均值算法在非接触式互动控制系统中的应用

在非接触式互动控制系统中,数字图像在产生、传输、处理过程中会产生各种各样的干扰,造成图像质量差、定位不准确等缺陷。而且这些干扰往往是包含了高斯、椒盐及两者混合的噪声,常规的去噪算法很难对两种噪声同时有效。因此,文章根据自适应中值算法(ALM)对椒盐噪声处理的策略思想,提出一种改进的非局部均值算法(NLM),并应用到基于激光传感器的非接触式交互系统中。应用结果表明,该算法既能去除单一的高斯或椒盐噪声,又能去除两者混合的噪声。去噪算法处理后的图像定位准确、目标跟踪效果良好,显著提升了互动系统的交互性能。