人工智能在医学影像辅助诊断中的应用综述

人工智能理论与技术在医学影像辅助诊断应用中非常重要。本文首先介绍了该细分领域的概况,同时阐述了人工智能的符号主义、连接主义、行为主义和统计主义4个学派以及深度学习、强化学习、迁移学习的主要思想与特点。然后,详细介绍了关于人工智能理论与技术应用于医学影像辅助诊断的代表性研究成果,并且对产品转化应用进行统计分析,举例说明大样本、多中心的医学影像数据库建设的重要性。最后,从人工智能学派、学习方法和医学影像数据库3个层面指出当前存在的问题,并给出未来的发展方向,为研发智能医学影像辅助诊断设备提供参考意见。

基于非下采样剪切波变换的PET/SPECT和MR图像融合

目的针对PET/SPECT伪彩色图像空间分辨率低而MR灰度图像空间分辨率高的融合问题,探究一种新方法来提升PET/SPECT和MR图像的融合质量。方法对待融合图像进行非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST),得到各自的低频子带和高频子带,然后采用绝对值取大规则去融合高频子带,采用本文提出的基于Haar小波的能量(Haar wavelet based energy,HWE)规则去融合低频子带,最后对融合后的高、低频分量进行逆NSST从而获得融合图像。采用40组脑PET/SPECT和MR图像对本文所提出方法进行测试,并与其他典型的融合方法进行比较。结果本文方法与基于DTCWT,NSCT,NSCT-SR和NSST的融合方法进行测试,结果表明,本文方法在4个指标上最优,1个指标上次优。结论本文方法在PET/SPECT和MR图像的融合中具有优越性,可提升此类医学影像在辅助临床诊断和放疗手术计划中的精准性。

基于改进DLMS算法的自适应FIR滤波器设计

选用简单易行的最小均方(LMS)算法和有限长脉冲响应(FIR)结构在现场可编程门阵列(FPGA)硬件上实现实时自适应滤波器。为了使该算法的滤波输出和抽头权值更新同时进行,使延迟时间尽量缩小,提出了改进的延迟最小均方(DLMS)算法,在使用硬件描述语言(HDL)编程时利用流水线技术进行优化。采用LMS算法和改进DLMS算法的自适应FIR滤波器进行MATLAB仿真验证,在Altera公司的EP3C10U256C8芯片上分别进行时序验证,对比验证结果表明了该改进方案的处理速度优越性。

基于卷积稀疏表示的鲁棒性PET和CT图像融合方法

目的针对PET图像空间分辨率低而CT灰度图像空间分辨率高的融合问题,探究新方法来提升配准不佳情形下PET和CT图像的融合质量。方法首先对待融合图像进行卷积稀疏表示,得到相应的基础层和细节层;然后利用非下采样剪切波变换对基础层进行分解,得到高频子带和低频子带;其次采用局部互相关性取大规则去融合细节层和高频子带,采用区域能量取大规则去融合低频子带;最后对融合后的高、低频子带进行逆非下采样剪切波变换(NSST),并对基础层和细节层进行逆卷积稀疏表示(CSR),从而获得融合图像。结果采用80组配准不佳的PET和CT图像对本文方法进行测试,并与其他典型的融合方法进行比较,测试结果表明本文方法在主、客观评价上皆优于其他方法,表现出很好的鲁棒性。结论本文方法在PET和CT图像融合中具有明显优势,可提升该类医学影像在临床诊断和放疗手术计划中的精准性。

基于FPGA和符号LMS算法的自适应滤波器设计

为了减少实现基于FPGA和LMS算法的自适应滤波器过多消耗硬件资源的问题,提出了符号LMS算法,通过降低乘法运算的次数来提高自适应滤波器的运行速度,并使用流水线技术进行优化。软件仿真验证了符号LMS算法的可行性,硬件仿真证实了采用该算法和流水线技术的自适应滤波器的优越性。

基于FPGA和符号LMS算法的自适应均衡器设计

为了对通信系统的传输信道进行自适应均衡处理,在通信系统中加入了基于现场可编程门阵列(FPGA)的自适应均衡器。在标准最小均方(LMS)算法的基础上,提出了符号LMS算法。该算法通过降低自适应均衡过程中的乘法运算次数来减少该自适应均衡器所消耗的FPGA硬件资源。MATLAB软件仿真验证了该方案的可行性和有效性;Quartus II和ModelSim硬件仿真证实了采用符号LMS算法的自适应均衡器在FPGA资源消耗方面确实具有优势。

智能化医学影像设备的发展机遇和挑战

智能化医学影像设备是高端医疗器械的重要组成部分,受到政府、医疗机构、学术界和产业界的高度关注。2006年开始的人工智能第三次浪潮已进入冷静期,智能化医学影像设备领域的发展亦迈入深水区。本文从临床需求、国家政策、人工智能技术、发展环境四个方面阐述该领域的发展机遇;从人工智能技术、医学影像数据库、伦理与安全、创新发展模式四个层面分析了该领域面临的挑战,并且给出相应的发展方向,以期促进智能化医学影像设备高效、持续、稳步发展。

基于特殊DA方案的DLMS自适应滤波器设计

为了提高DLMS自适应滤波器的处理速度、降低其FPGA实现时所消耗的逻辑资源,提出了一种特殊DA方案。此方案基本结构主要包含I-LUT和K-LUT两个模块,前者用于存放输入采样值的所有可能组合之和,后者用于更新该滤波器的权值并且计算其输出信号。Matlab软件仿真验证了该自适应滤波器设计的可行性和正确性,Quartus II硬件仿真证明,基于此DA方案的自适应滤波器比基于通常的MAC方案的自适应滤波器具有更高的处理速度且消耗更少的逻辑资源。

基于活动轮廓模型的图像分割算法综述

活动轮廓模型是一种重要的图像分割技术,它利用底层信息,并结合高层先验知识,实现对复杂目标轮廓的自动分割。自Kass等提出该思想以来的20多年中,活动轮廓模型在理论研究和应用方面均取得长足发展。首先,介绍活动轮廓模型的发展历程,重点阐述并分析典型的参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型,进而扼要介绍混合活动轮廓模型和快速求解算法;随后,从理论基础、分割效果、算法效率以及应用等方面,比较两类模型之间的区别与联系;最后,对活动轮廓模型未来的发展趋势进行展望。

基于Booth／CSD混合编码的模2～n＋1乘法器的设计

在余数系统的设计中,模加法器和模乘法器的设计处于核心地位,尤其是模乘法器的性能,是衡量余数系统系能的主要标志之一。文中先推导出Booth编码下的模2n+1乘法器设计的算法,然后针对Booth编码模乘法器设计中译码电路复杂的问题,提出了一种基于Booth/CSD混合编码的模乘法器设计方法,基于Booth/CSD编码的模乘法器部分积的位宽相对传统的Booth编码乘法器而言,减少了50%;经试验证明,与传统的基-Booth编码的模乘法器相比这种混合编码的模乘法器的速度提高了5%,面积减少24.7%。