Transformers in medical image analysis

Transformers have dominated the field of natural language processing and have recently made an impact in the area of computer vision.In the field of medical image analysis,transformers have also been successfully used in to full-stack clinical applications,including image synthesis/reconstruction,registration,segmentation,detection,and diagnosis.This paper aimed to promote awareness of the applications of transformers in medical image analysis.Specifically,we first provided an overview of the core concepts of the attention mechanism built into transformers and other basic components.Second,we reviewed various transformer architectures tailored for medical image applications and discuss their limitations.Within this review,we investigated key challenges including the use of transformers in different learning paradigms,improving model efficiency,and coupling with other techniques.We hope this review would provide a comprehensive picture of transformers to readers with an interest in medical image analysis.

医学图像分析的现状与展望

综述了医学图像分析的当前主要进展,包括理论模型、感兴趣区分割、图像配准与融合、时序图像的功能分析等传统研究。根据该领域的新进展,简述了基于内容的医学图像检索系统、标准数据集和评估准则的建立,以及医学图像分析商用软件等较新颖的热点。最后总结了医学图像分析领域面临的主要挑战和未来发展方向。

局部特征在航拍图像拼接中的应用

针对航拍图像的特点和难点,提出了一种基于局部特征的航拍图像拼接方法,以提高拼接的质量和速度。该方法利用多分辨率技术和局部特征对航拍图像序列进行配准。通过仿射变换模型将拼接问题转化为像素点空间坐标变换的过程。采用渐入渐出的图像融合算法,消除拼接痕迹,实现了色彩和亮度的平滑过渡。实验结果表明,该方法对航拍图像序列和视频图像拼接效果良好,具有较高的实用价值。

基于互信息的颅脑MR影像序列的三维配准

医学图像配准具有重要的临床应用价值,并一直是医学图像处理领域的热点研究问题。基于互信息的配准方法由于自动化程度高和配准精度高的优点而被广泛应用于三维医学图像配准;但是,也存在着数据量大、计算速度慢的问题。采用归一化互信息测度,并将一种新的正交优化技术应用于颅脑MR影像序列的三维配准,旨在缩短处理时间。将该方法与使用传统优化算法的配准方法作了比较,实验结果表明,提出的方法能够显著提高配准速度,且不降低配准精度。

医学图像处理技术

随着医学成像和计算机辅助技术的发展,从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点,本文介绍了医学图像处理技术的发展动态,对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域应用的基础上,提出医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。

基于主成分分析的三维医学图像快速配准算法

本文提出了一种新的基于主成分分析的三维医学图像快速配准算法。传统的基于灰度的方法需要考虑整个三维数据的灰度信息,计算复杂度大,无法满足临床需要。而本算法利用数据的轮廓特征,通过主成分分析计算出图像的质心和主轴,通过对齐质心和主轴完成配准。实验结果表明此方法能准确,快速地处理图像刚性配准问题,特别适用于三维医学图像的配准。

基于多分辨率分析和混合优化的医学图像配准

基于图像几何特征的配准方法速度快,应用价值高,但由于几何特征提取的不准确问题使配准易陷入局部极小,而目前常用的全局优化算法又存在收敛速度慢的问题。该文提出了一种以图像边界的平均Haudorff距离作为代价函数,基于多分辨率分析和混合优化策略的图像配准方法,将其用于医学图像配准,并与基于Hausdorff距离的几种传统方法进行分析比较,实验结果显示,在模拟退火算法和Powell算法的混合优化策略下,新方法具有良好的全局优化性能和时间性能。

优化的CT图像配准方法的研究与比较

由于不同的医学图像信息的局限性,综合利用多次成像或多种模式成像可以获得较全面的信息,使临床诊断和治疗、放疗的定位和计划设计、外科手术和疗效评估等更加全面和精确。尽管近30年来对生物医学图像配准方法做了大量的研究,并提出了许多解决办法,取得了很大的进展,但到目前为止还没有一种能应用于临床的通用的软件配准方法。为了选出更合适的CT医学图像配准方法,试验与比较了一些配准方法。为了能处理更广范围的形变,特别地在CT医学图像上对多分辨率的弹性配准进行了研究。实验结果表明,对于基于B样条的弹性配准,多分辨率配准模式性能更优。

一种基于小波变换的医学图像旋转配准新方法

提出一种基于小波变换的医学图像旋转配新方法，方法１对图像进行２－ＤＷＴ。２提取ＷＴ极大模点作为特征点。３在ＷＴ域内：从ｓ＝２＾４出发，对图像间的旋转进行粗到细胞快速套准。结果：分别 彩本文方法及传统方法进行了配准实验与结果比较。结论：本文方法具有配准精度高速度快，抗噪声能力强的优点。

医学图像处理技术

随着医学成像和计算机辅助技术的发展，从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点，本文介绍了医学图像处理技术的发展动态，对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域应用的基础上，提出医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。

基于小波变换的图像拼接算法

研究拼接图像配准问题,针对多幅相关图像进行无缝连接形成清晰图像难度大,为了提高图像拼接速度和精度,提出了一种新的小波变换的图像拼接算法,采用小波变换的多分辨率特征将原图分解为若干层,并保留其低频部分和最后一层的高频部分,高频部分对应着原图像的细节信息,含有大量角点,在高频部分由小波模极大值及Harris角点检测算子确定出初始搜素空间,在低频部分确定出初始角点,然后根据角点间的对应关系,直接在原图像上确定角点的精确位置,并采用灰度相关法作为度量函数进行匹配,再用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,消除错误匹配对,最后计算出变换参数,对实时图进行变换,并把它们注册到同一坐标系中,完成两幅图像的拼接。实验结果表明,具有较好的实时性和拼接精度效果。