改良髌骨轴位摄影在全膝关节置换术后X线检查中的应用

目的:探讨改良髌骨轴位摄影在全膝关节置换术后X线检查中的临床应用价值。方法:对在医院行全膝关节置换术后进行常规髌骨轴位摄影失败的12例病人,进行改良髌骨轴位X线摄影,并对所获得髌骨轴位图像进行质量评价。结果:12例病例所获得髌骨轴位图像优9例,良2例,差1例。结论:改良髌骨轴位摄影的检查方法,对部分全膝关节置换术后不能进行常规髌骨轴位摄片的病人切实可行,可获得满意的图像,值得推广应用。

双源CT曲面重建配合薄层靶重建技术在输尿管结石诊断中的价值

目的探讨双源CT(DSCT)曲面重建结合靶重建技术在输尿管结石诊断中的价值。方法回顾分析52例经DSCT曲面重建及薄层靶重建显示输尿管结石患者,并经临床及随访确诊,所有52例患者均行泌尿系超声、KUB、IVP、DSCT检查。结果各影像检查发现输尿管结石例数分别为:超声36例,KUB+IVP38例,常规轴位CT扫描44例,CPR+靶重建52例。结论输尿管曲面重建结合薄层靶重建图像可以提高输尿管结石检出率及准确评价输尿管有无梗阻及其程度,是目前诊断输尿管结石最准确、最有价值的方法之一。

CT与MRI平扫诊断强直性脊柱炎骶髂关节病变的对照研究

目的比较分析CT与MRI平扫在诊断强直性脊柱炎骶骼关节病变中的应用情况。方法收集近3年来我院门诊和住院部接受治疗的强直性脊柱炎骶髂关节病变患者60例,分别使用CT和MRI进行检查,对检查结果进行分级对比。结果 MRI对于强直性脊柱炎的早期诊断效果要高于CT,P<0.05;而在强直性脊柱炎≥II级的结果对比中无明显差异,P>0.05。CT对于骨质侵蚀和骨质硬化的检出效果优于MRI,P<0.05。结论 MRI对于强直性脊柱炎的早期诊断效果高于CT,CT对于骨质侵蚀和骨质硬化的检出效果优于MRI,二者互补,CT与MRI联合对于强直性脊柱炎骶髂关节病变早期诊断具有重大的意义。

基于协方差距离和粒子群优化的模糊C均值改进算法在医学影像图像处理中的应用研究

目的:提出一种基于协方差距离和粒子群优化的模糊C均值(FCM)改进算法,以获得高质量和高精度的医学影像分割图像。方法:采用空间信息和协方差距离构建像素隶属度函数;采用粒子群优化算法计算目标函数参数;采用自动阈值法检测错误分类像素,调整区域边界;根据改进的FCM算法进行图像分割。选用人工合成图像和临床实例图像进行仿真试验,图像分割定量评价指标为假阴性率、假阳性率和分割错误率。结果:FCM改进算法获得的分割图像噪点最少,不同类区域边界清晰可辨。图像分割定量评价中,FCM改进算法获得的平均假阴性率为0.89%~4.31%,假阳性率为5.37%~26.88%,错误率为1.78%~6.31%,均低于其他算法。结论:FCM改进算法能有效克服标准FCM算法局限性,获得高质量和高精度的医学影像分割图像,具有较高的临床应用价值。

基于加权水平集演变算法的医学图像分割研究

目的本研究提出一种基于局部边缘特征的加权水平集演变算法,并应用于医学图像分割。方法首先,计算演变轮廓内外邻域的图像局部边缘特征;接着,计算演变轮廓邻近轮廓的平均边缘强度和图像梯度向量流场,构造加权函数项;然后,由此构建新的水平集算法能量函数的长度项和区域项,借助偏微分方程求得最小值获得图像目标理想边界。实验图像选用人工合成图像和临床实例图像,不同水平集算法分割性能采用Dice相似性系数。结果视觉分析显示,基于本研究算法获得的图像目标轮廓与真实图像目标区域边界吻合度最高。定量分析显示,基于本研究算法所得分割图像能获得更高的Dice相似性系数。此外,迭代次数较少时,本研究算法即可获得最佳目标轮廓,且增加迭代次数,本研究算法Dice相似性系数变化微弱不溢出。最后,初始轮廓位置不同,其他三种算法所得Dice相似性系数变化较大且低于本研究算法。结论本研究算法较其他水平集算法收敛速度快,对初始轮廓位置敏感度低,稳定性强,是一种可行的医学图像分割算法。

低剂量CT扫描颅内出血性疾病

目的探讨低剂量CT扫描在颅内出血性疾病复查时扫描的应用价值。并研究低剂量扫描在临床诊断中的可行性。方法采用德国西门子公司生产的16排螺旋CT,通过降低管电流来降低扫描剂量,对60例颅内出血性疾病患者复查扫描。其中30例采用常规扫描,另外30例采用低剂量扫描。将低剂量扫描的图像与首次检查图像比较,评价出血性疾病的发展情况。再与常规扫描比较影像学差异。结果低剂量CT扫描所获得的图像清晰,与首次扫描的图像相比,对比度、病灶边缘显示无明显差异,不影响病灶的显示和诊断结果。与常规扫描图像无明显影像学差异。结论低剂量CT扫描对病人的辐射剂量大大降低了。由于采用低剂量扫描,CT机器的消耗也降低了,大大增加了机器的使用寿命。

基于加权像素距离和相对熵的模糊C均值聚类改进算法研究

目的提出一种基于加权像素距离和相对熵的模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)改进算法。方法第一步采用局部平均隶属度倒数构建加权像素距离函数,第二步采用相对熵调整像素隶属度函数,最后根据改进的FCM聚类算法分割包含噪声的仿真图像和临床实例图像。图像分割结果评价指标采用分割错误率、划分系数、划分熵和Xie-Ben系数,并与标准FCM算法、基于局部数据距离的FCM算法、基于局部隶属度信息的FCM算法等算法进行比较。结果定性分析显示,本研究FCM改进算法获得的分割图像噪点最少,图像清晰度和对比度最佳。定量评价显示,采用本研究提出的FCM改进算法获得的图像分割评价指标均优于其他三种FCM算法,其中仿真图像分割错误率为0.09%±0.03%,划分系数为(0.9986±0.0003),划分熵为(0.0024±0.0009),Xie-Ben系数(0.2114±0.0019)。结论联合使用加权像素距离和相对熵能有效降低图像噪声,提高分割精度,具有较高的临床应用价值。