一种改进的Canny边缘检测算法

针对经典Canny边缘检测算法的一些问题,提出一种既具有较好的抗噪声能力又能自适应提取较多边缘细节改进的Canny边缘检测算法。该算法思想是先进行图像的预处理,包括基于模糊数学方法去除背景噪声的干扰,利用中值滤波和高斯平滑滤波去除图像中的随机噪声。然后,通过差分方法获得图像中各像素点的梯度矢量和梯度幅值,采用非极大值抑制方法获得极值点。最后,基于最大熵自动获取阈值,根据极值点图像和阈值得到边缘图像,使用边缘跟踪算法将不连续的边缘连接起来,并去除孤立噪声点。实验结果表明:改进算法所获得的边缘图像平均提高8 dB,与传统方法相比,可获得更加连续的边缘和更少的噪声点。

DICOM格式医学图像显示方法研究

研究DICOM格式图像的非线性开窗显示方法,并同目前常用的线性开窗显示方法进行比较。本研究提出了逆线性、指数型、对数型、幂律型、S型、倒S型和基于复杂曲线的伪彩色非线性开窗显示方法,并比较了各种开窗显示方法。仿真结果表明,线性开窗显示适合于较亮背景中的低密度病变细节显示,对低密度病变增强效果较好。逆线性开窗显示刚好相反。对数型开窗显示能够将窗口中较窄范围的低密度值映射到较宽范围的输出密度值来显示,对窗口中的低密度病变增强效果好,而指数型开窗显示相反。幂律型开窗显示根据幂的取值不同分别类似于线性、指数型和对数型开窗显示。S型和倒S型开窗显示对窗口中的中等密度的病变增强效果好。基于复杂曲线的伪彩色显示方法,能够在较宽的窗口中显示较多的病变信息。非线性方法能够显示更多的图像信息,是线性方法的较好补充。

NIFTI格式医学图像显示方法研究

探讨NIFTI格式图像的多平面显示、功能和结构像的融合显示、基于三维重建的脑效应连接网显示方法,并分析各种显示方法的优缺点。仿真结果表明,多平面显示方法实现简单,能从多角度和多层次显示脑功能和结构的影像,但不能直接定位脑功能和结构区的空间位置;功能和结构像的融合显示方法能够对脑功能区进行高分辨率定位,有利于脑功能研究,但不能显示功能区间的因果联系;基于三维重建的脑效应连接网显示方法不但能显示因果连接网的节点拓扑属性,也能显示脑区间相互联系的因果关系,有利于疾病的影像学机理研究,但该显示方法实现复杂。NIFTI格式图像的各种显示方法,各有优缺点,在脑功能和结构研究中具有重要应用。

一种新的Kirsch边缘检测算法

目的:通过改进传统的Kirsch边缘检测方法,提供一种具有较好的抗噪声能力和自适应能力的边缘检测新算法。方法:首先利用模糊数学方法和中值滤波去除图像中的背景噪声和随机噪声。然后,基于三阶样条小波系数构造4个滤波模板并获得滤波图像和极值点图像。最后,根据最大熵算法自动获取的阈值和极值点图像得到边缘图像,连接不连续的边缘使用边缘跟踪算法。结果:新的Kirsch边缘检测方法同传统的方法相比,具有较强的抗噪声能力,边缘图像信噪比平均提高7.45 d B左右。结论:通过改进Kirsch算法,提出了一种具有较好抗噪声能力和自适应能力的边缘检测新方法。

弥散张量成像纤维束跟踪中噪声去除方法研究

对弥散张量成像(DTI)中影响纤维束跟踪效果的几种噪声去除方法进行研究。仿真结果表明:高斯平滑滤波、中值滤波和形态学最大最小值滤波对DTI中的噪声都有一定的抑制作用。高斯平滑滤波能够去除高频白噪声,引起图像边缘模糊,影响纤维束跟踪的连续性;中值滤波在去除随机噪声的同时,较好地保存了图像细节,能提高纤维束跟踪效果;最大最小值滤波能抑制较大噪声的影响,提高纤维束跟踪的连续性。此外,提出一种联合运用最大最小值滤波和中值滤波的混合滤波去噪法,该方法能更好地抑制噪声对DTI纤维束跟踪的影响,获得了令人满意的跟踪效果。

“人院性高血压”的临床观察

“入院性高血压”又称“白大衣高血压”(WhiteCoat hypertension),是指由于病人对医疗环境的不适应以及对“见医生”、“做检查”等刺激引起的血压升高,被称之为“白大衣”效应。国外首先由Kleinert报道并命名。其发生率为2l％,国内尚未见同类报道。我们通过对177例患者观察,总结此类经验。

一种改进的脑白质纤维束连续跟踪算法

目的:改进脑白质纤维束连续跟踪算法,提高纤维束跟踪的连续性和准确性。方法:使用山东第一医科大学第二附属医院影像科和国际人脑连接组共享数据库网站提供的弥散张量图像对算法进行验证。首先,对磁共振弥散张量图像进行中值滤波和高斯平滑滤波,去除噪声对纤维束连续跟踪算法的影响,利用脑模板消除颅骨对后续跟踪的影响。然后,利用最小二乘法获得每一个体素的弥散张量和各向异性指数。最后,从各向异性指数大于阈值的起始体素开始,利用跟踪编辑技术和基于弥散熵的线性跟踪方法完成纤维束连续跟踪。结果:同传统的纤维束连续跟踪算法相比,本研究提出的算法能得到更连续、更准确的跟踪结果,算法具有较好的抗噪声能力和较强的鲁棒性。结论:改进的纤维束跟踪方法可以应用于脑结构网构建以及脑疾病的研究。

虚拟数字脑软件平台的研究与开发

目的:为脑科学和类脑人工智能提供一个软件研究平台。方法:首先,基于预处理后的静息态功能磁共振数据和因果连接法构建因果连接网,利用最小均方误差算法获得节点神经活动预测模型中的回归系数。然后,基于因果连接网和预测模型构建虚拟数字脑。最后,在VC++12.0开发环境下,利用C/C++编程语言开发出能实现虚拟数字脑各项功能的软件包。结果:同欧洲的虚拟大脑软件平台相比,该软件包操作简单,可用于脑科学和类脑人工智能的研究。结论:初步的实践结果证明了该软件在脑科学研究中的有效性和实际应用价值。

听视觉刺激对长期听力损失患者语言处理的影响

目的:研究听视觉刺激对听力损失患者大脑中与语言处理相关脑区神经活动的影响,为患者的康复治疗提供理论支撑。方法:募集12个听力损失患者和12个性别年龄匹配的正常听力受试者。首先构建每个参与者个体化虚拟数字脑,然后将虚拟视觉刺激信号施加到已构建虚拟数字脑的次级视觉皮层;将虚拟听觉刺激信号施加到已构建虚拟数字脑的初级听觉皮层。最后,观察这些刺激信号在听力损失患者脑皮层中所诱发的神经活动变化。结果:同正常受试者相比,虚拟视觉刺激信号抑制了听力损失患者听觉皮层和布洛卡区的神经活动,并通过最短因果路径削弱了布洛卡区的激活。相反,虚拟听觉刺激信号抑制了听力损失患者视觉皮层的激活,但通过最短因果路径增强了布洛卡区的神经活动。此外,听力损失患者也呈现了减弱的视觉诱发的威尼克区的激活。结论:目前的研究表明,视觉刺激通过削弱听觉皮层和布洛卡区的神经活动抑制了听力损失患者的语言处理。相反,听觉刺激通过抑制视觉皮层的活动,增强布洛卡区的神经活动,从而改善了听力损失患者的语言处理。