目的探讨分段读出长可变回波序列(Readout Segmentation of Long Variable Echo Trains,RESOLVE)在脑肿瘤高场强术中磁共振扩散加权成像(Diffusion-Weighted Imaging,DWI)中的应用价值。方法采用双室移动磁体高场强磁共振成像系统,对21...目的探讨分段读出长可变回波序列(Readout Segmentation of Long Variable Echo Trains,RESOLVE)在脑肿瘤高场强术中磁共振扩散加权成像(Diffusion-Weighted Imaging,DWI)中的应用价值。方法采用双室移动磁体高场强磁共振成像系统,对21例胶质瘤或脑膜瘤患者在颅内肿瘤切除后颅骨缝合前行T1WI、常规DWI和RESOLVE-DWI序列扫描。由两名影像医生对两组DWI图像质量进行主观评分,评估内容包括图像变形程度、空间分辨率和病灶手术区域细节显示,并定量评估表观扩散系数(Apparent Diffusion Coefficient,ADC)值的差异及手术区域的信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)。采用配对t检验方法比较两组DWI序列的图像质量评分、SNR和ADC值。结果RESOLVE-DWI的图像质量评分、SNR值均高于常规EPIDWI图像,差异有统计学意义(P<0.001),但两组DWI图像的ADC值无统计学差异(P>0.05)。结论RESOLVE-DWI技术可以有效提高脑肿瘤术中DWI的图像质量,减轻由于颅内植入物以及手术床头架钉对DWI图像造成的伪影和变形程度。展开更多
为了提高哈希技术对旋转操作的识别能力,提出了全局-局部联合特征耦合中心方向信息估计的图像哈希认证技术.首先,引入2D线性插值技术,对输入的图像进行预处理,使其对任意的缩放操作都具有固定尺寸的哈希序列;然后,将预处理图像转变为HS...为了提高哈希技术对旋转操作的识别能力,提出了全局-局部联合特征耦合中心方向信息估计的图像哈希认证技术.首先,引入2D线性插值技术,对输入的图像进行预处理,使其对任意的缩放操作都具有固定尺寸的哈希序列;然后,将预处理图像转变为HSV彩色空间,借助二维离散小波变换(Discrete Wave Transform,DWT)处理V分量,利用其低频系数形成二次图像;再引入奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理二次图像,提取其全局特征,将其作为第一个中间哈希序列;基于Fourier机制,借助残差方法,确定图像的显著区域,获取其位置与纹理的局部特征,作为第二个中间哈希序列;随后,引入Radon变换,通过计算图像的中心方向信息,将其与2个中间哈希序列组合,形成过渡哈希数组;借助Logistic映射,定义动态引擎参数,从而设计了分段异扩散技术,对过渡哈希数组进行加密,输出最终的哈希序列;最后,通过估算原始哈希序列与待检测哈希序列的Hamming距离,将其与用户阈值进行比较,完成图像认证.实验结果显示:与当前的图像哈希技术相比,所提算法具有更高的鲁棒性与安全性,对旋转攻击能力具有更好的识别能力.展开更多
文摘为了提高哈希技术对旋转操作的识别能力,提出了全局-局部联合特征耦合中心方向信息估计的图像哈希认证技术.首先,引入2D线性插值技术,对输入的图像进行预处理,使其对任意的缩放操作都具有固定尺寸的哈希序列;然后,将预处理图像转变为HSV彩色空间,借助二维离散小波变换(Discrete Wave Transform,DWT)处理V分量,利用其低频系数形成二次图像;再引入奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理二次图像,提取其全局特征,将其作为第一个中间哈希序列;基于Fourier机制,借助残差方法,确定图像的显著区域,获取其位置与纹理的局部特征,作为第二个中间哈希序列;随后,引入Radon变换,通过计算图像的中心方向信息,将其与2个中间哈希序列组合,形成过渡哈希数组;借助Logistic映射,定义动态引擎参数,从而设计了分段异扩散技术,对过渡哈希数组进行加密,输出最终的哈希序列;最后,通过估算原始哈希序列与待检测哈希序列的Hamming距离,将其与用户阈值进行比较,完成图像认证.实验结果显示:与当前的图像哈希技术相比,所提算法具有更高的鲁棒性与安全性,对旋转攻击能力具有更好的识别能力.