医学显微图像的数字化技术

显微镜是一种重要的医学仪器,它极大的促进了医学的发展。显微图像广泛用于诊断,但传统的分析方法有许多的不足。随着计算机和图像处理技术的发展,计算机开始被用于显微图像的分析。这种方法极大地提高了检测者的效率减轻了工作中的压力。本文对显微图像的分析及处理技术做了一些介绍,主要包括图像采集,图像分割,特征提取等。

胰岛素泵的研究及对人工胰腺发展的展望

随着生活水平的提高,中国糖尿病的患者增长率呈上升趋势。为克服传统治疗方法的局限性,对目前已投入应用的胰岛素泵的技术进行了介绍,并分析胰岛素泵研究的最新成果和微系统领域在相关方面的最新进展,对人工胰腺的发展进行展望。

MR脑图像组织分割的方法

图像分割是一个经典难题,至今没有一个通用的有效分割方法,也不存在一个分割的评价标准。应用MRI图像进行脑组织自动和有效的分割对诊断、病理研究、放疗和外科手术计划的制定、手术导航、计算机辅助诊断等各方面均有着极其重要的意义。磁共振脑图像比普通图像要复杂,组织边界不清晰,用通用方法无法实现良好的分割。对目前应用于脑组织分割并取得良好效果的分割方法给予综合论述,并分析了脑组织分割的发展。

三维光声图像重建的交替方向加权算法

为了在探测器数目有限的欠采样条件下提高三维光声重建图像的精度和空间分辨率,提出了一种基于结构先验信息加权的稀疏重建算法.利用待成像组织的结构先验信息对传统交替方向算法的迭代过程加以约束并对算法流程进行改进,将重建结果与最小平方QR分解法以及传统交替方向法进行对比.仿真实验结果表明,所提算法在欠采样条件下能够有效地抑制伪影,重建出空间分辨率和精度更高的三维光声图像.

海马体磁共振图像分割:基于先验信息的三维格子玻尔兹曼方法及其并行加速

在脑部磁共振图像中分割海马体,快速准确地获得其体积变化情况,对于阿尔茨海默症等疾病的诊断具有重要意义。三维分割可利用图像在灰度和空间位置上的相关性,因此具有较高的准确率。该文提出了一种利用三维格子玻尔兹曼模型,结合形变模型曲面演化思想,以先验信息作为外力项,约束三维曲面演化的方法。为解决三维分割由于演化曲面复杂所带来的计算代价高的问题,分别在单GPU平台和双GPU平台上实现了方法的并行计算。为验证该文方法的准确性与效率,对20组采自ADNI数据库的阿尔茨海默症患者脑部磁共振图像进行分割实验。在保证分割精度的前提下,将原来需要132.43 s完成的分割,在单GPU平台上缩减至12.76 s,在双GPU平台上缩减至17.32 s,充分验证了格子玻尔兹曼方法可高度并行化的特点。

基于有限元和k空间伪谱法的光声成像仿真平台

计算机仿真技术对于光声成像的理论研究和实际应用具有重要意义。该文利用开源工具箱k-Wave搭建了基于Matlab的光声成像仿真平台。该平台以有限元方法和k空间伪谱法为数值计算基础,实现了对光声成像前向和后向过程的仿真计算,并设计实现了图形用户界面。给出了整个平台的结构设计、工作流程以及其他设计细节。通过和光声信号理论波形的对比,验证了该平台的可靠性;通过和COMSOL软件进行重建结果的对比,验证了该平台的有效性,从而为光声成像技术的研究提供了一种可靠的仿真技术。