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痉挛性脑性瘫痪早产儿脑CT图像表现及其鉴别诊断价值 被引量:3
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作者 孙常华 康莺歌 +2 位作者 张利敏 赵晓卫 张原景 《中国CT和MRI杂志》 2022年第8期28-30,共3页
目的分析痉挛性脑性瘫痪早产儿脑CT图像表现及其CT对痉挛性脑性瘫痪的鉴别诊断价值。方法按纳入与排除标准选取39例2013年1月至2019年7月本院收治的小儿痉挛性脑瘫患儿作为病例组,另按年龄匹配原则选取同期在本院儿科就诊的30例儿童作... 目的分析痉挛性脑性瘫痪早产儿脑CT图像表现及其CT对痉挛性脑性瘫痪的鉴别诊断价值。方法按纳入与排除标准选取39例2013年1月至2019年7月本院收治的小儿痉挛性脑瘫患儿作为病例组,另按年龄匹配原则选取同期在本院儿科就诊的30例儿童作为对照组;分析痉挛性脑瘫患儿的CT图像表现,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析脑CT图像表现对痉挛性脑瘫的诊断价值。结果39例痉挛性脑瘫患儿中,82.50%的患儿CT影像学表现为脑室周围白质成角,左右角度不对称,74.36%的患儿CT影像学表现为脑室扩大变形或(和)白质丧失,61.54%的患儿CT影像学表现为灰质异常增多则聚集成团,左右不对称;其中脑室周围白质成角,左右角度不对称征象诊断痉挛性脑瘫的曲线下面积值(AUC)值最高,为0.910,敏感度、特异度分别为82.05%、100.00%;按痉挛性脑瘫患儿CT征象出现频次,选取上述位于前三位的征象联合诊断痉挛性脑瘫,结果显示联合诊断的AUC值为0.962,敏感度、特异度分别为92.31%、100.00%,显著高于脑室周围白质成角,左右角度不对称征象诊断(Z=2.084,P=0.037)。结论痉挛性脑性瘫痪早产儿脑CT图像表现存在一定特征,并可作为诊断早产儿痉挛性脑瘫的敏感征象,值得临床重视。 展开更多
关键词 痉挛性性瘫痪 早产儿 脑ct图像表现 鉴别诊断价值
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改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类 被引量:1
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作者 郭正红 赵丙辰 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第22期146-149,共4页
为了提高脑CT图像的分类正确率,针对分类器中的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数优化问题,提出一种改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类模型(IHS-LSSVM)。将LSSVM参数看作不同乐器的声调组合,通过和声搜索算法的"调音"找... 为了提高脑CT图像的分类正确率,针对分类器中的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数优化问题,提出一种改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类模型(IHS-LSSVM)。将LSSVM参数看作不同乐器的声调组合,通过和声搜索算法的"调音"找到最优参数,并在寻优过程中引入粒子群算法的最优位置更新策略,增强了算法跳出局部极小值的能力,根据最优参数建立脑CT图像分类模型,并对模型的性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对于对比模型,IHS-LSSVM不仅提高了脑CT图像分类正确率,而且加快分类速度,是一种有效的脑CT图像分类模型。 展开更多
关键词 脑ct图像分类 最小二乘支持向量机 和声搜索算法 粒子群优化算法
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萤火虫群优化算法多阈值的脑CT图像分割 被引量:2
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作者 何毅 葛延治 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期64-67,71,共5页
在基于多阈值的脑,CT图像分割算法中,最佳阈值选取是脑CT图像中的关键,针对传统多阈值法的阈值选择难题为了提高脑。CT图像的分割准确率,提出一种萤火虫群算法优化多阈值的脑CT图像分割方法首先建立了基于多阈值法的脑图像分割数学模型... 在基于多阈值的脑,CT图像分割算法中,最佳阈值选取是脑CT图像中的关键,针对传统多阈值法的阈值选择难题为了提高脑。CT图像的分割准确率,提出一种萤火虫群算法优化多阈值的脑CT图像分割方法首先建立了基于多阈值法的脑图像分割数学模型,然后通过萤火虫群算法数学模型进行求解,搜索到脑CT图像分割的最佳阈值,CT最后采用最佳阈值完成脑CT图像的分割。仿真结果表明,萤火虫群算法提高了脑CT图像的精度,获得了更加理想的脑CT图像结果。 展开更多
关键词 脑ct图像 最佳阈值 多阈值法 萤火虫群算法
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基于多尺度超像素融合网络的脑CT图像分类方法 被引量:2
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作者 冀俊忠 张梦隆 +1 位作者 宋晓 张晓丹 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2022年第11期1173-1180,1187,共9页
为识别病灶形态位置多变的脑CT图像特征,提出了一种基于多尺度超像素融合网络(multi-scale superpixel fusion network,MSFN)的脑CT图像分类方法。该方法基于多尺度超像素图,从图像融合和特征融合2个层面辅助卷积神经网络(convolutional... 为识别病灶形态位置多变的脑CT图像特征,提出了一种基于多尺度超像素融合网络(multi-scale superpixel fusion network,MSFN)的脑CT图像分类方法。该方法基于多尺度超像素图,从图像融合和特征融合2个层面辅助卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取更具有表达性的分类特征。首先,通过多尺度超像素对脑CT图像进行病灶区域增强,获得优化的融合图像;然后,将融合图像的高层次特征和多尺度超像素低层次特征进行多层融合,从而为脑CT图像分类提供更有判别性的融合特征。实验结果表明,所提方法有效提升了脑CT图像分类性能。 展开更多
关键词 图像分类 脑ct图像 超像素 特征融合
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改进的Snake算法在颅脑CT图像分割中的应用
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作者 余后强 李玲 《甘肃科学学报》 2015年第3期46-48,共3页
尝试用一种改进的Snake算法创建模型,自动分割CT头颅断层图像的脑组织和脑脊液,用于后期辅助医生对患病部位的诊断和治疗,为临床提供更方便的工具。考虑到脑部CT图像和相邻的骨组织灰度差异较大,利用改进Snake算法对CT头颅图像进行自动... 尝试用一种改进的Snake算法创建模型,自动分割CT头颅断层图像的脑组织和脑脊液,用于后期辅助医生对患病部位的诊断和治疗,为临床提供更方便的工具。考虑到脑部CT图像和相邻的骨组织灰度差异较大,利用改进Snake算法对CT头颅图像进行自动分割,将分割的脑组织图像与专业医学影像医生手工分割的CT脑组织图像做对比,发现这种改进的Snake算法分割的CT颅脑图像从轮廓外形、灰度均值和方差值都和专业医生手工分割的CT颅脑图像非常接近,表明这种改进的Snake算法分割CT颅脑图像是可行的。 展开更多
关键词 ct组织图像 图像分割 SNAKE算法
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改进的基于遗传算法稀疏分解的脑CT图像压缩 被引量:1
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作者 黄平安 胡晏婷 王俊 《北京生物医学工程》 2012年第4期356-360,共5页
目的提出一种新型的稀疏分解算法,对脑部CT图像进行压缩。方法本文采用改进的遗传算法(genetic algrithm,GA)与匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相结合以实现稀疏分解,对脑部CT图像进行压缩以节约存储空间,针对原有遗传算法计算时间... 目的提出一种新型的稀疏分解算法,对脑部CT图像进行压缩。方法本文采用改进的遗传算法(genetic algrithm,GA)与匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相结合以实现稀疏分解,对脑部CT图像进行压缩以节约存储空间,针对原有遗传算法计算时间长、匹配率低的不足,本方法优化了迭代次数的选择、竞争、变异等操作。结果利用该算法对脑部CT图像分块压缩,使运算速度、压缩比和信噪比均得到提高。结论通过分析与实验验证,改进的方法压缩比例更大,失真更小,运行时间更短,为脑部CT图像的压缩提供了一种新方法。 展开更多
关键词 遗传算法 匹配追踪 稀疏分解 ct图像
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双相情感障碍、精神分裂症患者CT图像脑形态及认知功能受损特点和差异
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作者 赵建峰 庄献鹏 +2 位作者 陈佳 邓荔元 王娜娜 《西部医学》 2024年第10期1541-1545,共5页
目的探讨双相情感障碍、精神分裂症患者CT图像脑形态及认知功能受损特点和差异。方法选取2019年1月-2022年12月在我院治疗的双相情感障碍患者53例(双相情感障碍组)、精神分裂症患者49例(精神分裂症组)。两组患者均给予颅脑CT检查,观察... 目的探讨双相情感障碍、精神分裂症患者CT图像脑形态及认知功能受损特点和差异。方法选取2019年1月-2022年12月在我院治疗的双相情感障碍患者53例(双相情感障碍组)、精神分裂症患者49例(精神分裂症组)。两组患者均给予颅脑CT检查,观察患者脑形态,采用MATRICS共识认知成套测验(MCCB)、威斯康辛卡片分类测验(WCST)、数字广度和数字符号测试评估患者认知功能,采用阴性与阳性症状量表(PANSS)评估精神分裂症患者症状严重程度。结果两组患者颅脑CT图像哈氏值、第三脑室最大宽度、侧脑室体部指数、脑室指数和脑萎缩评分比较差异无统计学意义(P>0.05)。精神分裂症组患者MCCB测试项语言能力和操作能力各项评分均明显低于双相情感障碍组(P<0.05)。精神分裂症组患者WCST测试分类数明显低于双相情感障碍组患者,而错误数和持续错误数明显高于双相情感障碍组患者(均P<0.05)。精神分裂症组患者数字广度测试倒背评分、数字符合测试评分明显低于双相情感障碍组(P<0.05)。精神分裂症组不同PANSS评分患者颅脑CT图像参数比较差异无统计学意义(P>0.05);PANSS评分≥60分患者MCCB测试言语记忆、语言能力总分、符号编码、持续操作、空间广度、数字序列、操作能力总分明显低于PANSS评分<60分患者(P<0.05);精神分裂症PANSS评分≥60分患者WCST测试分类数明显低于PANSS评分<60分患者,而错误数、持续错误数明显高于PANSS评分<60分患者(均P<0.05);精神分裂症PANSS评分≥60分患者数字广度测试倒背评分、数字符合测试评分明显低于PANSS评分<60分患者(P<0.05)。结论双相情感障碍和精神分裂症患者CT图像脑形态无明显差异;与双相情感障碍比较,精神分裂症患者认知功能受损较严重,且与患者症状严重程度有关。 展开更多
关键词 双相情感障碍 精神分裂症 ct图像形态 认知功能
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基于模糊区域的CT脑图像检索及关联反馈 被引量:4
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作者 江少锋 陈武凡 +1 位作者 冯前进 杨素华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第5期199-202,208,共5页
基于模糊区域特征的图像检索算法和关联反馈算法是当前图像检索领域的研究热点,由于区域模糊相似度的复杂性,绝大多数关联反馈算法不能应用到基于模糊区域特征的图像检索方法中。为解决这个问题,论文修改了模糊相似度计算方法,并结合经... 基于模糊区域特征的图像检索算法和关联反馈算法是当前图像检索领域的研究热点,由于区域模糊相似度的复杂性,绝大多数关联反馈算法不能应用到基于模糊区域特征的图像检索方法中。为解决这个问题,论文修改了模糊相似度计算方法,并结合经典的基于权重调整的关联反馈算法,提出一种基于模糊区域特征的关联反馈算法。对脑出血CT图像的检索实验结果表明该算法效果较好。 展开更多
关键词 出血ct图像 模糊特征 基于区域的图像检索 关联反馈
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基于改进U型神经网络的脑出血CT图像分割 被引量:4
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作者 胡敏 周秀东 +2 位作者 黄宏程 张光华 陶洋 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期127-137,共11页
针对脑出血CT图像病灶部位的多尺度性导致分割精度较低的问题,该文提出一种基于改进U型神经网络的图像分割模型(AU-Net+)。首先,该模型利用U-Net中的编码器对脑出血CT图像特征编码,将提出的残差八度卷积(ROC)块应用到U型神经网络的跳跃... 针对脑出血CT图像病灶部位的多尺度性导致分割精度较低的问题,该文提出一种基于改进U型神经网络的图像分割模型(AU-Net+)。首先,该模型利用U-Net中的编码器对脑出血CT图像特征编码,将提出的残差八度卷积(ROC)块应用到U型神经网络的跳跃连接部分,使不同层次的特征更好地融合;其次,对融合后的特征,分别引入混合注意力机制,用以提高对目标区域的特征提取能力;最后,通过改进Dice损失函数进一步加强模型对脑出血CT图像中小目标区域的特征学习力度。为验证模型的有效性,在脑出血CT图像数据集上进行实验,同U-Net,Attention U-Net,UNet++以及CE-Net相比,mIoU指标分别提升了20.9%,3.6%,7.0%,3.1%,表明AU-Net+模型具有更好的分割效果。 展开更多
关键词 出血ct图像分割 注意力机制 Dice损失函数 残差八度卷积模块
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基于脑部CT图像的LOG算子改进 被引量:1
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作者 朱丙丽 《重庆三峡学院学报》 2011年第3期78-80,共3页
本文基于脑部CT图像的头骨边缘分割问题,改进了高斯-拉普拉斯算子(Gauss-Laplacian Operator,LOG),获得了根据高斯函数的平滑因子σ、边缘灰度阈值T、椒盐滤波器大小m×n三个参数控制的改进方法,应用MATLAB程序获得了二值化边缘分... 本文基于脑部CT图像的头骨边缘分割问题,改进了高斯-拉普拉斯算子(Gauss-Laplacian Operator,LOG),获得了根据高斯函数的平滑因子σ、边缘灰度阈值T、椒盐滤波器大小m×n三个参数控制的改进方法,应用MATLAB程序获得了二值化边缘分割结果. 展开更多
关键词 ct图像 边缘分割 LOG算子 MATLAB
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一种中风病人脑出血CT图像序列的自动分割方法 被引量:1
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作者 尚斌 徐良贤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第B12期356-357,514,共3页
运用计算机技术辅助诊断脑中风出血病人对于精确计算出血量、及时挽救生命有着重要的意义。有时由于出血点小、边缘模糊,给 图像的分割造成一定的困难。根据图像的特征,该文运用基于Gustafson-Kessel模糊C均值聚类(FCM)两步分割算法较... 运用计算机技术辅助诊断脑中风出血病人对于精确计算出血量、及时挽救生命有着重要的意义。有时由于出血点小、边缘模糊,给 图像的分割造成一定的困难。根据图像的特征,该文运用基于Gustafson-Kessel模糊C均值聚类(FCM)两步分割算法较为准确地对出血区域 及水肿带进行了分割,同时,在分割开始时运用了TT图谱配准,从而减少了分割影响因素,提高了分割的有效性。 展开更多
关键词 出血ct图像 Gustafson-Kessel模糊C均值聚类 自动分割
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自适应非局部均值滤波与小波相结合的脑部CT去噪研究 被引量:1
12
作者 张爱桃 陈小茜 +3 位作者 肖雨 郭东敏 周旭 李连捷 《中国医疗设备》 2021年第12期73-77,共5页
目的利用非局部均值滤波与小波相结合的算法,抑制脑部CT图像噪声,提高图像的质量。方法通过仿真实验确定不同噪声水平下的滤波系数,然后采用真实的含噪脑CT图像进行验证,并与传统非局部均值滤波进行比较。最后采用配对t检验,对该方法滤... 目的利用非局部均值滤波与小波相结合的算法,抑制脑部CT图像噪声,提高图像的质量。方法通过仿真实验确定不同噪声水平下的滤波系数,然后采用真实的含噪脑CT图像进行验证,并与传统非局部均值滤波进行比较。最后采用配对t检验,对该方法滤波前后的图像峰值信噪比进行统计学分析。结果该方法能够使含有白噪声的CT图像的峰值信噪比提高5~10 dB,高出传统非局部均值滤波后图像3~5 dB。滤波前后的图像峰值信噪比具有统计学差异(P<0.001)。结论结合小波的自适应非局部均值滤波可以对不同噪声水平的脑CT图像进行自适应处理,有效去除噪声,提高峰值信噪比,同时保留图像的细节及边缘,改善图像质量。 展开更多
关键词 脑ct图像 图像去噪 自适应非局部均值滤波 小波噪声方差估计
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基于LVQ神经网络脑部CT边缘检测方法的研究 被引量:2
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作者 张喜红 《常州工学院学报》 2016年第1期15-19,共5页
研究运用LVQ神经网络进行脑部CT图像边缘检测的方法,以提高边缘检测的准确度。使用传统的Sobel算法对脑部CT图像进行边缘检测,作为网络学习的教师信号,并将脑部CT图像的中值特征量、方向性信息特征量、Krisch算子方向特征量3项特征量作... 研究运用LVQ神经网络进行脑部CT图像边缘检测的方法,以提高边缘检测的准确度。使用传统的Sobel算法对脑部CT图像进行边缘检测,作为网络学习的教师信号,并将脑部CT图像的中值特征量、方向性信息特征量、Krisch算子方向特征量3项特征量作为LVQ神经网络的输入信号,进行网络训练后,再将训练好的网络进行边缘检测。在Matlab 2010平台下进行仿真对比,结果显示改进算法边缘检测结果与实际相符,比传统Sobel算法更具优越性。 展开更多
关键词 神经网络 边缘检测 ct图像
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小儿脑部CT诊断探讨 被引量:1
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作者 谭孝华 胡荣 +3 位作者 刘凯 郑聪 熊伟 欧振伟 《中华临床医学卫生杂志》 2005年第11期22-23,共2页
目的分析研究14岁以下儿童不同年龄正常脑CT图像中灰、白质关系,探讨小儿脑发育不全、脑萎缩诊断的各项客观和可靠依据。方法回顾性分析151例14岁以下儿童脑部CT图像,分组对脑组织的CT值、脑室及脑室上层面,大脑前角的宽度、脑室与... 目的分析研究14岁以下儿童不同年龄正常脑CT图像中灰、白质关系,探讨小儿脑发育不全、脑萎缩诊断的各项客观和可靠依据。方法回顾性分析151例14岁以下儿童脑部CT图像,分组对脑组织的CT值、脑室及脑室上层面,大脑前角的宽度、脑室与脑横径比率、脑沟回计数、脑应层最大深度进行测量并进行统计学处理。结果小儿脑白质CT值22~28Hu,灰质为30~35Hu。0~5岁组53例,脑室与脑横径比率约9%,皮质最深厚度约40~50mm,侧脑室前角的宽度〈5mm,可见3~5个脑沟5例,生理性钙化2例;6~10岁组47例,脑室与脑横径比率约9.5%~10%,皮质厚度约35~40mm,侧脑室前角的宽度〈6~7mm,生理性钙化17例,见3~5个脑沟13例;11~14岁年龄组42例,脑室与脑横径比率〉11%,皮质厚度约30~35mm,脑室前角的宽度7~9mm,生理性钙化23例。结论小儿脑组织的CT值不论白质和灰质均低与成人。5岁以下小儿脑沟数超过5个以上且大脑前角的宽度超过8mm,脑室与脑横径比率〉10%可诊断脑萎缩。5岁以上小儿脑前角的宽度超过11mm,脑室与脑横径比率〉11%,可考虑脑萎缩脑发育不全。10岁以上小儿皮质最人深度仍在35mm以上,皮、髓质分界不清可诊断大脑皮质发育不全。 展开更多
关键词 ct诊断 小儿 室前角 发育不全 生理性钙化 皮质厚度 脑ct图像 皮质
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Classification of Medical Brain Images
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作者 潘海为 Li +2 位作者 Jianzhong Zhang Wei 《High Technology Letters》 EI CAS 2003年第3期86-91,共6页
Since brain tumors endanger people’s living quality and even their lives, the accuracy of classification becomes more important. Conventional classifying techniques are used to deal with those datasets with character... Since brain tumors endanger people’s living quality and even their lives, the accuracy of classification becomes more important. Conventional classifying techniques are used to deal with those datasets with characters and numbers. It is difficult, however, to apply them to datasets that include brain images and medical history (alphanumeric data), especially to guarantee the accuracy. For these datasets, this paper combines the knowledge of medical field and improves the traditional decision tree. The new classification algorithm with the direction of the medical knowledge not only adds the interaction with the doctors, but also enhances the quality of classification. The algorithm has been used on real brain CT images and a precious rule has been gained from the experiments. This paper shows that the algorithm works well for real CT data. 展开更多
关键词 CLASSIFICATION space occupying medical brain images
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A case report of diffuse pneumocephalus induced by sneezing after brain trauma
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作者 ZHANG Yun-xu LIU Iong-xi QIU Xiao-zhong 《Chinese Journal of Traumatology》 CAS CSCD 2013年第4期249-250,共2页
Pneumocephalus is the presence of air in the cranial vault. The common etiologies of pneumocephalus are brain trauma and cranial surgery. We report a case of a 26-year-old man with brain trauma who developed diffuse p... Pneumocephalus is the presence of air in the cranial vault. The common etiologies of pneumocephalus are brain trauma and cranial surgery. We report a case of a 26-year-old man with brain trauma who developed diffuse pneumocephalus after sneezing. CT scan was performed on arrival, and the image showed subarach- noid hemolxhage without pneumocephalus. On the seventh day after a big sneeze brain CT scan was re-performed, which showed pneumocephalus. After another ten days of treatment, the patient was discharged without any symptoms. 展开更多
关键词 PNEUMOCEPHALUS Brain injuries SNEEZING
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