Hausdorff距离与GA相结合的医学图像配准

针对医学上多模态图像的特点,给出Hausdorff距离和遗传算法(GA)相结合的方法。通过给出适当的适应度函数,寻找出全局的最优解,并得到配准结果。这为医学临床诊断多模态信息融合提供了一种方法。

质量-弹簧模型的两种快速算法

介绍质量-弹簧模型的准静态模拟和直接计算两种快速算法。准静态模拟假设物体在形变过程中总处于静态平衡;直接计算方法是计算最小化系统势能的最优解,同时也考虑了组织的不可压缩性。实验结果表明,与常规数值迭代算法相比,这两种算法的运算速度快而且鲁棒性好。

基于定量三维形态特征的肺部肿瘤定性研究

通过对肿瘤的三维形态进行定量分析来判别肿瘤的性质.依据CT数据图像的特点以及医生临床诊断经验,从不同的角度定义了3个与肿瘤性质相关联的二维形状描述子;在此基础之上,构造了4个表征肿瘤三维形态的特征量,借助径向基神经网络实现肿瘤的自动分类.实验结果表明选择的特征量较好地体现了肿瘤的性质,良性肿瘤的识别率达到87.5%,恶性肿瘤的识别率为69.44%,具有良好的临床应用前景.

X射线图像和CT图像的多维配准

在本文中 ,我们提出了一种基于Chamfer3 4距离变换和Powell优化的方法 ,用于X射线图像和CT图像间的配准 .该方法首先从X射线图像中分割出目标物体 .通过使用投影模型和优化方法 ,得到了准确的投影矩阵 .该方法同样被用于医学介入手术中 ,处理从三维图像工作站中获取的主动漫游的数据 .