基于分水岭算法的磁共振脑图像自动分割

基于分水岭算法,提出了一种新的非脑组织去除和自动的脑磁共振图像的分割方法,利用区域合并技术克服分水岭算法固有的过分割问题.通过参数的设置,可以将图像中的非脑组织去除掉;对已去除非脑组织的图像,巧妙地将分水岭算法、区域合并和k-均值算法相结合,可进行全自动地分割,效果良好.

脑电产生源三维空间分布的仿真研究

对于脑电信号源的分布模型 ,在基于加权广义逆矩阵的最小范数解的框架下 ,进行了源分布图象的计算机仿真计算 ,主要包括两部分内容 :通过求解脑电正问题的边界元算法获取导联场矩阵 ;以脑电生理学上的特性 ,即源活动的高度协同性、聚集性及稀疏性为先验前提 ,借鉴LORETA算法中有关拉普拉斯平滑算子 ,以及FOCUSS算法中有关重加权的竞争机制等 ,通过分阶段地构造加权矩阵的方法逐步对逆解做出约束 ,实现具有较高分辨率的脑内各处电活动源的强度与方向的三维图象重建。

磁共振弹性图

磁共振弹性图(magnetic resonance elastography,MRE)利用磁共振成像(MRI)技术,测量由外力引起的组织内部质点位移空间分布,以此为输入对弹性力学的逆问题进行求解,从而获得组织弹性系数的空间分布图。介绍了M RE的成像原理,综述其各种成像手段以及MRE在医学上的应用和前景。