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2009年11月15日
  医用图像处理系统是利用当代科学技术的尖端――数字图像处理技术开发而成的专用辅助诊断设备。
  1)图像处理:共有32种处理功能,通过光度的各种变换、检测、置伪彩色等达到正确读片诊断的目的。
  2)器官面积、体积计算:可进行单器官、多器官、单病变部位、多病变部位面积、体积计算,允许误差不超过上5%,实际经检测,在较熟练人员操作下误差可在土1%以内。
  3)三维体视图重建:可根据CT片器官或病变的断层图,重建器官或病变的三维体视图。
  4)图像存储:图像经数字化后,可存于计算机硬盘或软盘中。
  成果简介 ImagePro是我校计算机与信息学院推出的医用X射线数字图像处理系统。它是一个针对X射线成像专门优化的医院图像管理与通讯系统(PACS),包括一套完整的对X射线图像进行归档和处理的软硬件解决方案。ImagePor 支持扫描、视频图像采集和打印,以同步或事后处理的方式进行X射线图像的形成、处理、分析、管理,并可进行视频回放。ImagePro 是具有无缝集成的图像管理系统,从图像的采集、归挡、诊断到报告生成,只需用鼠标选择几个按钮;报表种类丰富,将医师的文字工作减到最少。ImagePro 还内置了强大的图像处理功能,用于提高X射线图像的质量,是对医疗设备的“软件升级”。可以对X射线图像进行强大的预处理和分析处理,是医生诊断的得力助手。 另:该系统也可用于工业CT探伤。 主要特点 1、智能化图像采集,可设置参数丰富,适用于各种标准和非标准设备。采集方式灵活多样,支持高质量的同步视频图像采集,手动采集、自动连续采集和录像,并有自动开机侦测、自动定时采样、本底消除、实时亮度矫正等功能。已有胶片可扫描录入。 2、ImagePro对扫描可采集到的图像点阵进行操作,具有强大的图像处理功能。除了尺寸变更,图片旋转(精确到1/100度)、镜象、反转、剪切、清除、锐化、柔化、反相、辉度调整、明暗对比度调整、均化、色谱曲线、马赛克、Gamma曲线、晕色、拼合效果、灰度标度、中间色调、边界检出、修边等基本功能外,还提供了过滤器、图像转换、图像合成等高级功能,支持10多种图像文件格式。能够使用Windows图形设备(GUI)直接绘图或加入文字。 3、完善的信息组织,树形信息导航和分组标签视图界面将包含图像、文本的大量信息组织的井井有条。有户可通过病人、时间、部门医生等多种方式查看数据,并可在片库浏览、数据维护、快速播放、辅助判片界面间自由切换。同时提供数据库连接,通过ODBC数据操作方式,可以把图片或图片的一部分当作数据库的字段处理,从而进行大量X光图像的数据库管理。 4、丰富的辅助工具,有多种工具可用于辅助判片。内置有去噪、勾边、灰度变换、伪彩色等多种图像增强算法,提高图像质量,将肉眼不可见信息变为可见。独特的放大镜可提供高质量的局部信息。可自由设置诊断区域,并可进行面积测量。预备了箭头、标尺、文本等多种标注,使用户可以在图像上添加必要的辅助信息。同时允许用户保真压缩数据,可以利用网络传输图像资料,实现远程会诊。
  作者所在的课题组正在进行相关研究,而本文则对术中通过导航系统获取的手术部位图像的处理算法进行了深入研究。 本文通过对机器人辅助人工耳蜗植入手术系统的结构及工作原理的研究分析,依据术中获取到的图像的特点,设计了图像处理的整体结构。本文对图像的增强方法、图像的分割方法和图像中目标区域的提取进行了理论研究和实验验证。其中重点研究了图像的分割方法,提出了一种基于OTSU算法改进算法,较好地实现了对图像的自适应分割。本文还重点研究了目标区域的提取方法,特别是针对图像中存在的对手术引导产生严重干扰的亮斑进行了分析,再次基于OTSU算法提出了一种改进算法,能较好地自适应分割出目标区域边缘中邻接亮斑的那部分边缘,获得了亮斑位置的相关信息,从而为激光进行骨质剥离时的行走路径的引导提供了一种决策信息。
  图像识别是数字图像处理中的重要课题,也是计算机辅助诊断的重要环节。美国能源部Idaho国家工程和环境实验室的科学家开发出了能识别数字图像上前后只有微细差异的图像识别系统(Change Detection System,CDS),将图像识别技术引入到医生的诊断过程中,可以极大提高诊断的同一性,减少个体差异和主观性,部分地代替人的劳动,以物化人的经验和智力工作,能够有效地协助医生对病症作出诊断。 本文针对医疗诊断具体要求,研究了口腔癌细胞图像处理的步骤和方法。通过图像预处理、细胞分割、特征值提取和识别分析,检测二维的口腔病理组织细胞中的可疑病变特征,为医生诊疗提供参考。 本文将广泛运用于二值图像分析的数学形态学推广至灰度图像的运算。首先,利用形态学在描述信号形状、尺度特征方面的优势,结合口腔癌细胞与正常细胞的差异性特点,用多尺度形态学方法,对图像进行了分割,为进一步的细胞特征分析提取做好准备;然后,用形态学边缘检测的方法,较准确地提取了目标,并通过形态参数计算得到了细胞的面积、周长等多维特征向量,对神经网络的分类器设计方案进行了讨论研究;最后,给出了癌细胞图像识别系统的设计构想。
  进行植物细胞图像三维重建中的图像分割和噪声抑制新方法研究,特别是在探索生物细胞切片图像分割技术新方法研究时,取得了一些可喜的成果,在生物医学图像处理中切片图像噪声、干扰的抑制新方法研究中得到了一些重要结论,对生物医学图像处理技术发展具有重要应用价值和现实意义。 主要工作如下: 1.阐述了生物组织切片的三维重建技术现状,并指出显微和超显微生物组织图像的计算机三维重建的难点是重建中切片图像定位和研究目标物的分割处理两大难点,这是由显微、超显微切片制作的技术局限和生物细胞特有的多样性、复杂性所决定的。 2.阐述了小波变换、遗传算法、模糊数学、神经网络、数学形态学等生物细胞图象分割算法以及边缘检测、区域分割等传统图像分割算法为主的生物细胞图象分割技术的发展现状,指明生物细胞图象本身具有的复杂性、多样性、各自差异性等属性是实现生物细胞图象全自动分割的难点,只有彻底结合生物视觉特性数学模型算法的研究和应用,才能是生物细胞图像全自动分割成为可能。3.回顾了神经网络技术的现状,指出传统人工神经网络只利用了生物神经元有限的属性进行模型构建,而90年代产生的脉冲耦合神经网络充分利用了哺乳动物视神经网络特有属性,其神经元模型除了考虑生物神经元特有的线性相加、兴奋与抑制属性外,还考虑到生物神经元特有的非线性相乘调制耦合特性;考虑了哺乳动物视神经系统视野受到适当刺激时,相邻连接神经元同步激发产生35Hz~70Hz振荡脉冲串特性等,所以PCNN网络模型更靠近真实生物视觉特性,特别是哺乳动物视神经网络,特别适合计算机图像处理应用,尤其在生物细胞图像分割、图像平滑、降噪及图像中目标的分类、计数等方面的研究。 4.在应用PCNN模型属性进行生物医学图像分割处理研究中,通过对PCNN模型下图像分割效果、图像熵值研究,独立提出了利用图像统计特性中熵值最大准则的新算法,用来决定综合分割效果最佳的PCNN循环迭代次数,实现了PCNN模型对图像自动分割,显著提高了PCNN图像分割的效率,从而在PCNN的理论研究和实际应用作出了自己的出色工作。 5.植物胚性细胞定量分析研究需要首先将其切片图像进行分割处理,然后进行大分子量化分析,但植物细胞切片图像上表现出来的植物细胞特有复杂属性,使得一般图像分割分析方法很难获得满意的结果,PCNN网络模型是研究生物视神经系统产生的人工神经网络模型,它能缩小灰度值相近的像素差别,能弥补因细小灰度差别而造成的图像中边缘间隙的不连续性,非常适合植物体细胞胚切片图像分割,为此利用前面提出分割图像熵值最大准则进行的PCNN植物胚性细胞图像自动分割新算法,实现了植物胚性细胞图像的最佳分割,避免了最佳分割判定需人为干预问题,提高了PCNN神经网络分割植物细胞图像分割效率,利于后续植物细胞大分子含量定量分析研究。 6.在结合生物细胞的几何、形态属性基础上,提出了自己的一种基于细胞逻辑和形态特征的血液细胞图像分割新算法,思路新颖、独特、实现简单,还能进行细胞的计数和特定序号细胞的单独分割,尽管这种计数比较粗糙,但在生物学意义上这已足够,而实现单独分割这点是以前任何一种传统图像分割方法所无法实现的,因此该方法的提出对于图像分割技术具有重要的现实意义。 7.根据最优全方位结构元约束层叠滤波器中常规中值滤波带来的图像高频细节信息的丧失,引入改进的中心加权中值滤波器,从而提出改进的最优全方位结构元约束层叠滤波新方案,实验和理论证明,它相对于最优全方位结构元约束层叠滤波方案,在滤除噪声的同时更有效保持了图像的高频细节信息。 8.利用全方位形态滤波的图像细节保持性能,中心加权中值滤波的噪声抑止能力和全方位结构元层叠滤波方案的并行处理思想,设计了一种新的脉冲噪声混合滤波新方案,它在滤除噪声的同时较好地保持了图像的细节部分,特别是其高频微小细节部分。 9.一般脉冲噪声点与其所在图像像素灰度值之间相关性很差,而PCNN脉冲耦合神经网络能使相似神经元同步激发;这就决定亮点(或暗点)脉冲噪声像素对应神经元会在其区域所在相邻神经元中首先(之后)激发,为此结合中值滤波,我们提出了结合PCNN脉冲耦合神经网络和中值滤波的混合滤波新算法,理论分析和实验证明,该方案在滤除噪声的同时,比常规中值滤波更有效地保持了图像的高频细节信息。
  将黎曼几何学的理论应用到数字图像处理学之中,是一个非常有意义、并且富有挑战性的课题.在本论文中,我们围绕黎曼几何在数字图像处理领域的应用这样一个主题展开研究,主要研究了如下几个问题: 1.内蕴方式的图像轮廓提取,我们提出了一种基于黎曼几何观点的图像轮廓提取模型,在图像空间上直接赋予一种由图像灰度信息导出的黎曼度量,使之成为黎曼流形,在黎曼流形上,仅用平均曲率流对闭曲线进行演化,由于灰度信息已嵌入黎曼流形中,演化以内蕴方式进行。计算结果表明,该方法是已有的测地活动轮廓模型的推广,可对曲线演化过程进行更加精细的控制。我们的数值实验结果证实了该方法的有效性,并展示了该模型的一些特点。 2.黎曼流形上的ROF模型。我们将Rudin等人提出的一个基于极小化全变差的模型推广到了黎曼流形上,得到了一个一般的模型框架.然后我们考虑了几种特殊情形,从而将已知的许多图像降噪模型纳入了我们的框架中,并且得到了几个较有意义的新结果。 3.曲面上的图像目标提取。我们主要研究了曲面上利用曲线演化进行目标提取的模型和技术。首先将演化曲线所在的曲面隐式嵌入到R~3的体数据中,作为其零水平集,同时图像数据光滑...
  本文采用数字图像处理技术和模式识别理论,研制了纤维图像自动识别系统。该系统实现了对纤维图像现场自动识别,改进了以往人工识别纺织品操作复杂、人为主观误差大的缺点。系统采用微型光电纤维检测仪获取纤维图像,并通过USB总线接口技术接入计算机,采用中值滤波、平滑滤波、锐化等技术对纤维图像进行预处理,生成纤维图像的灰度共生矩阵,提取能量、熵、惯性矩、相关和局部平稳性这五个特征,最后采用最近邻域法对纤维种类实现自动分类。 采用可视化编程语言Visual C++ 6.0开发了纤维图像处理和分析的软件。该软件集成了纤维图像处理与分析的算法,包括图像的预处理以及图像的特征提取等算法;内嵌了纤维图像特征数据库管理系统,可以将提取的图像特征值直接存储于特征数据库中,用于进一步的分析或识别;图像的处理及分析结果均可显示在屏幕上,界面友好,操作方便。
  测量方式经历了一维到多维,显示模式相应地经历了从指针、电子显示到图像显示的转变。因此数字图像处理在测量方面的应用,将是测量领域发展的一个必然趋势。对基于数字图像处理的测量系统的研究,具有很高的研究价值。 本论文介绍了基于数字图像处理测量系统的特点、应用领域、组成以及国内外研究现状,并展望了其发展趋势。阐述了基于数字图像处理测量系统的背景,论述了图像处理测量系统的总体结构与设计目标。
  介绍基于TVGA显示卡的微机图像处理和识别系统,提出了建立在多最频值灰度直方图上的对数变换和多门限化分割,结合中值滤波法进行平滑处理的算法设计思想成功地实现了对医用眼底荧光造影片图像阈值化处理与识别,改善了眼底片的图像质量,为眼科医生作出迅速、准确的临床诊断提供了有益的支持和帮助。
     由于医学图像分割问题本身的困难性,目前的方法都是针对某个具体任务而言的,还没有一个通用的解决方法。综观近几年图像分割领域的文献,可见医学图像分割方法研究的几个显著特点:(1)学者们逐渐认识到现有任何一种单独的图像分割算法都难以对一般图像取得比较满意的结果,因而更加注重多种分割算法的有效结合;(2)在目前无法完全由计算机来完成图像分割任务的情况下,半自动的分割方法引起了人们的广泛注意,如何才能充分利用计算机的运算能力,使人仅在必要的时候进行必不可少的干预,从而得到满意的分割结果是交互式分割方法的核心问题;(3)新的分割方法的研究主要以自动、精确、快速、自适应和鲁棒性等几个方向作为研究目标,经典分割技术与现代分割技术的综合利用(集成技术)是今后医学图像分割技术的发展方向。
    近20多年来,医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一,其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。70年代初,X-CT的发明曾引发了医学影像领域的一场革命,与此同时,核共振成像、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础,带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用,使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展,同时将各种成像技术得到的信息进行互补,也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。因此,医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视。医学图像处理技术
  医学图像处理技术包括很多方面,本文主要介绍分析图像分割、图像配准和融合以及伪彩色处理技术和纹理分析在医学领域的应用和发展。
  不同的医学图像提供了相关脏器的不同信息,图像融合的潜力在于综合处理应用这些成像设备所得信息以获得新的有助于临床诊断的信息。利用可视化软件,对多种模态的图像进行图像融合,可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及它与周围生物组织之间的空间关系,从而及时高效地诊断疾病,也可以用在手术计划的制定、病理变化的跟踪、治疗效果的评价等方面。在放疗中,利用MR图像勾勒画出肿瘤的轮廓线,也就是描述肿瘤的大小;利用CT图像计算出放射剂量的大小以及剂量的分布,以便修正治疗方案。在制定手术方案时,对病变与周围组织关系的了解是手术成功与否的关键,所以CT与MR图像的融合为外科手术提供有利的佐证,甚至为进一步研究肿瘤的生长发育过程及早期诊断提供新的契机。在CT成像中,由于骨组织对X线有较大的吸收系数,因此对骨组织很敏感;而在MR成像中,骨组织含有较低的质子密度,所以MR对骨组织和钙化点信号较弱,融合后的图像对病变的定性、定位有很大的帮助。由于不同医学成像设备的成像机理不同,其图像质量、空间与时间特性有很大差别。因此,实现医学图像的融合、图像数据转换、 一种图象数据处理装置,包括一个发布单元,多行存贮单元和一个产生单元。该图象数据包括多行,而电视信号具有一预定的行数。发布单元把该图象数据的一个发送指令发布给存贮单元。多行存贮单元循环地逐行存贮由存贮单元发送的图象数据。产生单元使存贮在行存贮单元中的图象数据乘以与多个内插系数中被进行转换的图象数据的开发格式相对应的内插系数,由此产生电视信号。
  主权项一种图象数据转换处理装置,用于把包括多行的图象数据转换成一个具有一预定行数的电视信号,所述的图象数据存贮在存贮装置中并能以所开发的多种格式产生,其特征在于它包括:发布装置,用于按照由被进行转换的图象数据的行数与电视信号的预定行数的比率所规定的一个周期把该图象数据的一个发送指令发布给所述存贮装置;多行存贮装置,用于根据所述发布装置的发送指令循环地逐行存贮由所述存贮装置发送的图象数据;和发生装置,以与电视信号的水平同步信号同步的方式使存贮在所述行存贮装置中的图象乘以与多个内插系数中被进行转换的图象数据的开发格式相应的内插系数,所述的多个内插系数是预先设定的以用于所开发的多种格式,由此产生所述的电视信号。获取TGraphic的图像数据。    TGraphic是Delphi的图像类基类,特别是其派生类TBitmap,更是Delphi最重要,也是最基础的图像类,它封装了Windows位图的常用操作,其它TGraphic派生类(包括一些第三方派生类)都可以转换为TBitmap,因此,获取了TBitmap的图像数据,也就获取了TGraphic派生类的图像数据。 对一个图像的局部数据进行处理,可以借助GetClipImageData或者GetSubImageData过程进行,前者是从图像数据上裁剪一个局部,对它的操作不会影响原图,而后者只是原图数据的一部分,对它的数据处理,就是对原图的局部图像处理。另外,ImageGetExpandData是个内部过程,在图像缩放、旋转、卷积等操作中都要用到,其作用是扩展图像边框,以便正确地处理图像边缘。图像数据相关、图像数据库和数据理解都是亟待解决的关键技术。对一幅黑白图像,人眼一般只能辨别出4到5比特的灰度级别,而人眼能辨别出上千种不同的颜色。针对这一特点,人们往往将黑白图像经过处理变为彩色图像,充分发挥人眼对彩色的视觉能力,从而使观察者能从图像中取得更多的信息,这就是伪彩色图像处理技术。医学图像大多是黑白图像,如X、CT、MRI、B超图像等。经过伪彩色处理技术,即密度分割技术,提高了对图像特征的识别。通过基于区域分割的DSA图像伪彩色处理系统,对心脏冠状动脉DSA图像进行处理,对比分析处理前后的图像质量,评价基于区域分割的DSA图像伪彩色处理系统在临床的应用价值。方法采用分水岭算法进行DSA血管图像区域分割,应用彩虹码做为伪彩色编码,以VB和Matlab做为开发平台,设计和开发DSA血管图像伪彩色处理系统,通过该系统对30例心脏冠状动脉DSA图像进行处理,对比分析处理前后的图像质量。结果30例图像经处理后有24例图像质量明显提高,4例有改善,有效率为93.33%。结论基于区域分割的DSA图像伪彩色处理系统能有效提高心脏冠状动脉DSA图像质量,且减少对比剂用量和曝光次数。B超图像的数字处理及彩色显示技术应用于心脏及大血管,其优越性已得到一致公认。该项技术如何应用于腹部脏器超声图像分析,还是一门重大研究课题。近20年来,随着电子计算机技术及与之相适应的数字信号处理技术的迅速发展.通过临床研究对X线图片、CT图片、MRI图片、B超图片、电镜图片均进行了伪彩色技术的尝试,取得了良好的效果,部分图片经过处理后可以显现隐性病灶。例如对X线图片,在乳腺照影中伪彩色处理能鉴别囊性病、良性和恶性肿瘤,同样,钡餐照影图片和各种X线图片也得到良好的诊断效果。纹理是人类视觉的一个重要组成部分,迄今为止还难以适当地为纹理建模。为此有关专家进行了大量的探索研究,但未能获得有关纹理的分析、分类、分割及其综合的有效解释。有研究针对肝脏疾病难以根除、危害面广的问题,采用灰度梯度共生矩阵的方法,分别提取纤维化肝组织和正常肝组织的CT图像的纹理特征,提出了基于灰度梯度共生矩阵的小梯度优势、灰度均方差、灰度熵等参数作为图像的纹理特征量。通过选取的纹理参数,可以看到正常组和异常组之间存在显著性差异,为纤维化CT图像临床诊断提供了依据.
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