正则化方法及非刚体匹配在医学动态图象分析中的应用

为了给医生利用医学图象进行诊断和分析心血管疾病提供一个有效的工具和途径 ,利用计算机视觉中的正则化方法 ,结合心脏和心血管动态特征的临床知识 ,对两种医学动态图象 (超声心动图和心血管造影图 )进行了定量的运动分析 ,并完成了一套应用软件 .实验结果证明 ,该方法明显优于以往的图象分析方法 .

动态核医学图象的自适应平滑增强算法

核医学图象是指采用特殊的探测装置通过在人体外探测体内放射性核素分布而形成的图象 ,医学上常用这种图象来反映器官组织的形态与变化 .由于其信噪比明显低于其他医学图象 (X- ray,CT及 MRI) ,图象粗糙 ,分辨率低 ,因此核医学图象处理方法显得比其他医学图象更为重要 .为了获得较好的图象处理结果 ,针对动态核医学图象的特点 ,提出了一种用于动态核医学图象处理的自适应增强算法 ,用该算法进行图象处理不仅可增强图象的对比度和提高图象的视觉效果 ,而且可较好地滤除图象噪声 .处理后的核医学图象判读效果很好 .实验证明 ,该方法对于处理灰度较低、噪声干扰较大的动态核医学图象是一种行之有效的方法 ,而对静态核医学图象则要依据 γ图象的统计特性 ,采用适当的处理方法 .

医学超声动态图象的分区压缩技术

介绍了医学超声动态图象微小失真压缩研究中采用的分区压缩技术．它根据超声诊断临床经验和图象特征，将超声动态图象划分为病灶、结构图象区域及背景等图象．对病灶区域进行低压缩率的微小失真压缩，对结构图象区域的图象进行高压缩率的有损压缩，对背景则采取简单定时的游程编码压缩．实验证明它可提高超声动态图象的数据压缩比和降低计算运算量。