检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：汪维华中国科学院大学(中国科学院重庆绿色智能技术研究院)

学位级别：博士

视网膜图像处理与分析是计算机技术在医学领域中的重要应用。视网膜组织的形态结构同人们的一些疾病如青光眼、糖尿病、高血压、动脉管硬化以及其他眼底疾病和心血管疾病等之间的关系密切,其变化可以作为疾病诊断的重要依据,也可以作为... 详细信息

视网膜图像处理与分析是计算机技术在医学领域中的重要应用。视网膜组织的形态结构同人们的一些疾病如青光眼、糖尿病、高血压、动脉管硬化以及其他眼底疾病和心血管疾病等之间的关系密切,其变化可以作为疾病诊断的重要依据,也可以作为判断某种病情严重程度的重要依据。为此,利用计算图像处理技术自动分割视网膜图像中主要组织结构对医学病理研究与分析以及大规模的疾病筛查具有十分重要的意义。本文以视网膜图像中的血管和视盘等组织结构为研究对象,从血管和视盘的增强、定位和分割等方面进行研究。引入了形态学操作、多尺度技术、Gabor小波变换、Snakes模型等思想,利用这些技术实现了对视网膜血管和视盘的分割。具体来说,论文的主要工作和贡献包括:(1)提出了一种基于多尺度形态学操作和种子点跟踪的视网膜血管分割方法。针对视网膜血管管径是变化的问题,提出了利用具有不同尺度结构元素的形态学操作增强不同管径血管的多尺度方法,采用线性结构元素,该结构元素的形态学操作能够消除大面积的硬出血、硬渗透、黄斑和视盘的影响;针对硬出血及硬渗透等病灶对血管分割的影响问题,利用血管的连通性,采用血管跟踪方法,消除孤立噪声,保留血管,提高血管分割精度。(2)提出了一种基于局部增强和区域增长的视网膜血管分割方法。在视网膜图像采集过程中,由于光照不均引起各个部位的对比度不一致,导致微血管与周围组织之间的对比度低。针对这一问题,提出了一种局部对比度归一化方法,该方法只在像素点周围的局部范围内调整目标与背景之间的对比度,视网膜血管的增强采用具有方向性的Gabor小波变换,然后采用区域增长法跟踪血管,去除孤立噪声。算法提高了视网膜血管的分割精度,减少了低对比度区域内微细血管的错误分割。(3)提出了一种基于置信度和Snakes模型的视盘的定位与分割算法。算法分为3步:初定位、视盘分割和中心点定位。针对视盘分割运算量大、分割速度慢的问题,提出了一种基于置信度的快速位方法,算法包括垂直初定位和水平初定位两步。根据视网膜血管组织结构对称性,提出了垂直方向初定位方法。视盘具有以下基本特征:血管像素点密度大、平均像素值(亮度)大、背景与其相应的血管之间的对比度大。根据视盘的这些特征提出了一种基于置信度的水平初定位方法。针对视盘边界光滑而形状不统一的问题,提出了一种基于Snakes模型的视盘分割方法。Snakes模型在内力和外力的共同作用下,使得分割出来的视盘既能保证光滑性,又能较好地稳定在视盘的边界,提高视盘分割的准确性。最后根据视盘边界重新确定视盘的中心点。

关键词：视网膜图像血管分割视盘定位视盘分割活动轮廓模型

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基于变分的厦门海域水边线遥感提取及应用研究

基于变分的厦门海域水边线遥感提取及应用研究

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作者：阮鲲南京师范大学

学位级别：博士

水边线特指由遥感手段记录的不停涨落的海洋水体与陆地的瞬时交接线。作为海岸带测绘、自然灾害监测和动态变化趋势研究的一项重要基础工作,水边线可用于海水漫滩运动监测、潮间带地形(高程)推算、海岸线测量、岛屿(岛礁)检测和海岸泥... 详细信息

水边线特指由遥感手段记录的不停涨落的海洋水体与陆地的瞬时交接线。作为海岸带测绘、自然灾害监测和动态变化趋势研究的一项重要基础工作,水边线可用于海水漫滩运动监测、潮间带地形(高程)推算、海岸线测量、岛屿(岛礁)检测和海岸泥沙冲淤分析,其分析技术和应用在海洋科学研究、生产活动和国防建设上都具有十分重要的意义。本文以光学遥感影像为数据源,基于活动轮廓模型的图像分割技术为研究基础,建立基于光谱特征和边缘特征的水边线提取模型,解决弱边界条件下水边线提取的难题;在基于光谱特征和边缘特征的水边线提取模型的基础上,建立带先验知识约束的水边线提取模型,解决复杂天气条件下,受云层部分遮挡情况下水边线提取的难题。利用水边线,解决厦门海域潮间带地形资料缺失的问题,建立厦门海域潮汐漫滩数值模式。本文主要研究工作和成果如下:(1)基于光谱特征和边缘特征的水边线提取模型。研究弱边界条件下水边线提取的难题。以测地线活动轮廓模型为主要研究对象,分析其应用于水边线提取时存在的不足,通过提取水边线的边缘特征和水体的光谱特征,建立联合光谱特征和边缘特征的水边线提取模型,该模型保留了测地线活动轮廓模型提取水边线达到亚像素精度的优点,并在提高水陆边界清晰条件下水边线提取的精度和效率的同时,有效解决活动轮廓线在弱边缘处出现泄漏的难题。(2)先验知识约束的水边线提取模型。研究复杂天气条件下,受云层部分遮挡情况下水边线提取的难题。提出采用历史水边线轮廓作为先验形状,采集目标多时相历史水边线作为训练样本,定义先验形状约束项,并引入到活动轮廓模型中,建立先验知识约束的水边线提取模型。该模型在轮廓线演化过程中,测量演化曲线与先验形状的相似程度,在先验形状约束项的作用下,基于光谱特征、边缘特征和先验形状,通过曲线演化提取云层部分遮挡情况下的水边线。(3)水边线在近岸海洋水文数值预报中应用。研究潮间带地形获取的问题。对潮滩的时空特性进行了分析,并讨论了潮滩地形的遥感测量方法,从不同的评价指标对各种方法进行了对比分析。分析结果表明,遥感水边线法是一种有效的潮滩地形测量方法。应用该方法,利用提取的多时相水边线,推算厦门海域潮间带地形,弥补海图资料上潮间带地形资料的空白,并使用这些潮间带地形资料和海图资料生成厦门海域高分辨率潮汐漫滩数值计算所需要的网格点资料,建立厦门海域潮汐漫滩数值模式,并进行预报检验。

关键词：水边线提取活动轮廓模型水平集光谱特征先验知识潮间带

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聚焦超声治疗肿瘤的超声图像轮廓提取方法研究

聚焦超声治疗肿瘤的超声图像轮廓提取方法研究

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作者：赵文成武汉大学

学位级别：博士

高强度聚焦超声(High Intensity Focused Ultrasound,HIFU)消融手术作为体外治疗肿瘤的医疗技术,具有无创性、治疗效果显著、副作用小、术后恢复快等优点,符合现代医疗的理念并已经逐步应用在临床治疗肿瘤领域。在HIFU手术治疗过程中,... 详细信息

高强度聚焦超声(High Intensity Focused Ultrasound,HIFU)消融手术作为体外治疗肿瘤的医疗技术,具有无创性、治疗效果显著、副作用小、术后恢复快等优点,符合现代医疗的理念并已经逐步应用在临床治疗肿瘤领域。在HIFU手术治疗过程中,超声图像监视系统为医生提供可视化的手术环境,指导医生进行手术,然而现有的超声图像监视系统主要起着视频监控的作用,手术过程中仍然需要医生依靠自己的个人经验识别肿瘤的位置和边缘轮廓,然后使用HIFU超声刀逐点消融肿瘤组织,治疗过程过度依赖医生的个人经验,主观性较大。HIFU超声引导系统是对HIFU超声图像监视系统的进一步发展,其主要思想是使用超声图像处理技术对肿瘤的位置和边缘轮廓进行精确提取,医生根据计算机识别的肿瘤边缘信息进行HIFU消融手术。然而受超声成像机制的限制,超声图像往往具有严重的灰度低对比度,导致超声图像分辨率低,肿瘤边缘不清晰,给后续的HIFU超声图像精确分割增加了难度。本论文主要针对HIFU超声图像的斑点噪声降噪方法和分割方法进行研究,旨在为HIFU超声引导系统提供精确的肿瘤组织目标边缘轮廓信息。论文详细分析了基于HIFU超声图像的各向异性扩散滤波算法和基于水平集方法的活动轮廓模型分割算法,并提出了相应的改进模型,具体包括以下几个方面:(1)在HIFU超声图像降噪方法方面,本文提出了一种改进的各向异性扩散滤波SRAD(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion)模型。使用双曲正切函数构建原始SRAD模型的扩散滤波系数,消除了传统SRAD模型在图像均匀区域产生的板块分区问题;通过设置衰减因子提高了滤波模型在结构性区域的衰减速度,对图像细节信息具有更好的保持能力;使用绝对偏差中值来估计斑点噪声尺度函数的初始门限,避免了人工设置参数带来的不确定性;通过使用相对平滑指数(Relative Smooth Index,RSI)自适应的终止迭代滤波过程,避免了由于人为设置迭代次数带来的滤波效果不稳定。滤波结果表明:改进的SRAD滤波模型能够有效的消除板块分区问题,在有效滤除超声图像斑点噪声的同时,提高了对图像细节信息的保留能力,其滤波性能要优于传统的滤波算法。(2)在研究区域信息水平集活动轮廓模型的基础上,针对经典的全局区域信息水平集活动轮廓模型和局部区域信息的水平集活动轮廓模型各自的优缺点,提出了全局区域信息和局部区域信息相结合的水平集活动轮廓模型。该模型使用原始图像的差异图像来构造演化模型的全局信息,在保留全局性能的基础上引入了图像的边缘信息,并与局部区域信息相结合来构建演化模型的能量泛函。实验结果表明:该组合模型继承了全局信息模型和局部信息模型的共同优点,消除了两类模型各自的缺陷,降低了初始曲线的设置限制,对灰度不均匀的HIFU超声图像具有精确的分割结果。(3)在HIFU超声图像分割方面,针对HIFU超声图像存在伪边缘的情况,提出了基于伪边缘抑制的改进 ODRLSE(Oriented Distance Regularized Level Set Evoluton)演化模型。针对原始DRLSE模型难以区分伪边缘和目标边缘的缺陷,改进的ODRLSE模型通过给定初始曲线的向内法向量方向与图像目标边缘梯度方向的对应关系,重构原始图像的边缘图,并以新的边缘图来构建演化模型的边缘检测函数。实验结果表明:ODRLSE模型能够对图像中真实组织构成的伪边缘进行有效的抑制,进而对目标肿瘤边缘轮廓进行准确分割。(4)在HIFU超声图像分割方面,针对HIFU超声图像存在弱边缘的情况,提出了基于多尺度滤波方法的MS-DRLSE演化模型。该模型依据一定的间隔设置多组高斯标准差构建多幅尺度图像,沿着尺度下降的方向,根据相邻尺度像素间的梯度矢量关系对梯度矢量进行修正。该多尺度滤波方法在有效滤波的同时,对图像边缘细节有一定的增强能力,同时避免了人为选择高斯标准差所带来的不足;针对气球力因子的单向演化缺陷,使用多尺度滤波下的拉普拉斯算子来重构气球力因子,在实现双向演化的同时,提高了模型对弱边缘的检测能力。实验结果表明:改进的多尺度滤波MS-DRLSE模型对具有弱边缘和边缘结构复杂的超声图像依然能取得良好的分割效果。

关键词：高强度聚焦超声斑点噪声降噪各向异性扩散滤波活动轮廓模型水平集方法

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基于多图谱的脑部磁共振图像分割方法研究

基于多图谱的脑部磁共振图像分割方法研究

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作者：张明慧南方医科大学

学位级别：博士

人脑是目前我们所研究的最复杂的信息处理系统,围绕人脑的科学研究被认为是目前最令人兴奋的研究领域之一。脑部疾病具有发病率高、发展速度快、致残率高、复发率高、死亡率高等特点,并且呈现出年轻化的趋势,脑部疾病己发展成为全球社... 详细信息

人脑是目前我们所研究的最复杂的信息处理系统,围绕人脑的科学研究被认为是目前最令人兴奋的研究领域之一。脑部疾病具有发病率高、发展速度快、致残率高、复发率高、死亡率高等特点,并且呈现出年轻化的趋势,脑部疾病己发展成为全球社会医疗负担中最大宗的开销。而随着科学技术的发展,医学成像技术已经越来越多地被应用于脑部疾病的临床诊断。脑部医学图像可以更加直观和清晰地反映正常和病变组织的解剖结构和功能代谢变化,而这些庞大的信息需要被实时且准确地进行处理和分析。医学图像分割,是指把图像中的解剖结构或者感兴趣区域的边界勾画出来,是进行图像处理和分析的前提,因此对于脑部疾病的诊断和治疗,脑部医学图像的分割就变得十分重要且必要。本论文主要包括以下几个方面工作:1)基于多图谱配准的分割精度取决于配准的精度,目前尚没有一种配准方法可以达到理想的完全对应,每种配准方法都有自身的优点和缺点,为了整合不同配准方法的优点,提取更多有用的图像信息,我们提出了多方法多参数配准的概念,即利用不同的配准方法在不同参数下将图谱中的灰度图像配准到待分割图像上,得到配准后的标号图像。每一种配准方法在不同参数下可以得到不同的配准结果,这就相当于增加了训练样本的个数,从而可以引入更多的先验信息。2)磁共振图像中海马体、杏仁核等脑部结构边界模糊、对比度不高,传统基于灰度的方法无法实现准确分割。考虑到多图谱分割方法与活动轮廓模型分割的优点,我们将它们相结合,提出了一种新的多图谱活动轮廓模型框架,既可以引入多图谱的先验信息,又可以得到光滑、连续的边界曲线。该模型包含图谱项、数据项和平滑项三部分。图谱项是利用配准后的图谱局部相似性作为权重来融合图谱的有效信息;然后利用待分割图像的局部灰度信息校正配准中的误差作为数据项;并且在分割过程中利用平滑项的约束以保证分割曲线的平滑性。3)在多图谱分割的基础上,本文针对脑结构分割问题展开更加深入的研究。传统图像分割方法往往基于单个像素点,这类特征只能反映图像局部信息,对于边界模糊、对比度不高的脑部结构来说,很难达到理想的分割效果。并且当采用多个图谱信息进行分割时,由于不同图像间存在亮度的差异性,这就导致直接使用图像的灰度信息无法进行准确的分割。为此本文引入了结构信息描述子的概念,该特征向量反映了图像局部与整体之间的关系,可以提供更多的结构、方向信息,具有更强的辨识度和显著性,从而可以提高分割的精度。4)本文引入了图像的分类信息,将训练集中结构信息描述子的聚类中心作为字典元素生成字典,把局部线性表达引入到稀疏表达中,计算字典中每个元素的分类得分,并对它们进行线性组合而得到较为准确的分割结果。梳理以上工作,本文提出了两种针对人脑结构的分割方法:基于多图谱活动轮廓模型的分割方法,基于结构信息描述子与稀疏编码的分割方法。实验表明,与国际上几种前沿方法相比,这两种方法的分割精度均有了一定提高,且具有较强的鲁棒性。

关键词：磁共振图像图像分割多图谱活动轮廓模型结构信息描述子局部线性编码

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血管中心线提取算法研究

血管中心线提取算法研究

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作者：张帆电子科技大学

学位级别：硕士

血管是运送血液到全身的通道并形成了一个复杂的网状结构。血管影响着人们的健康,是人们赖以生存的基石。由于人们生活中不良的饮食习惯和生活环境的影响,心脑血管疾病已经日益成为危害人们健康的重要疾病。血管造影图像数据可以提供对... 详细信息

血管是运送血液到全身的通道并形成了一个复杂的网状结构。血管影响着人们的健康,是人们赖以生存的基石。由于人们生活中不良的饮食习惯和生活环境的影响,心脑血管疾病已经日益成为危害人们健康的重要疾病。血管造影图像数据可以提供对比度高和清晰的血管结构信息,并且用于计算机辅助诊疗中,在临床上已经成为医生疾病诊断的好帮手。血管中心线提取对血管疾病的治疗有着重大意义,提取出血管中心线可以用于血管建模、和可视化,同时也可以用于对血管疾病的分析和诊断。随着科技的发展,血管介入手术已经成为一种有效的血管疾病诊断措施,血管中心线能够为血管介入路径导航提供介入路径。本文主要研究在血管造影图像中准确的提取出血管中心线。在介绍了几类常用的血管中心线提取算法的同时,我们逐步引入基于反向回溯的最小路径传播(MPP-BT)算法。MPP-BT算法很好的解决了传统最小路径技术存在的端点问题、累积问题以及捷径问题并且提取的结果精度较高。主要针对MPP-BT算法停止过快从而导致提取结果不完整,MPP-BT算法提取出的中心点之间缺乏连接信息以及局部结果精度不高这些问题,本文提出了相应的改进措施,具体研究内容如下:1、在预处理阶段,我们提出了一种改进的基于多尺度滤波的血管增强算法。第二章中,我们详细介绍了基于Hessian矩阵的血管增强算法。针对以往的基于Hessian矩阵的血管增强方法无法增强血管末梢、在血管分支处响应较弱以及增强后的血管目标灰度分布不均匀这些问题,我们在Gaussian Hessian的基础上改进了相应的血管增强函数。与其他几种基于Hessian的滤波算法进行实验对比,实验表明本文改进的血管增强算法能更好的增强血管分支以及末梢同时滤波后的结果在灰度分布上更加的均匀。2、引入概率跟踪算法,解决了MPP-BT算法提取出的中心点之间连接信息缺失的问题。采用访问偏好和代价累积的思想,MPP-BT算法能够比较好的提取出血管中心点;但是这些提取出的中心点是基于分割的思想得到的,因而缺乏中心点之间连接关系。为了获得中心线分支信息,我们采用概率跟踪的方法来进行分支探测,在保证中心线精度的同时,实现了中心线分支信息的获取。3、引入活动轮廓模型,解决了MPP-BT算法提取结果不完整以及局部精度不高的问题。对于复杂的拓扑结构的血管目标而言,MPP-BT算法过早的停止,因而造成提取出的血管中心线不完整。为了提取出比较完整的血管中心树,我们引入了活动轮廓模型的思想。我们将第三章中提取出的结果来初始化Open Snake算法,并利用活动轮廓模型来进一步优化提取精度。在第四章中,我们改进了Open Snake模型里的拉伸项。在内力和外力的作用下,中心线各个分支进行拉伸、形变,在保证中心线完整结构修复的同时,进一步提高了算法的精度。4、引入连接代价的思想,尝试了对血管中心线进行分支融合。血管造影图像中由于伪影、狭窄以及钙化的存在,沿着血管的强度可能会变化,这可能导致血管增强图像中间隙的存在。基于最小路径的间隙修复方式通常需要用户交互,基于波传播思想的间隙修复算法通常比较耗时。在本文中,我们引入了连接代价的思想来进行间隙修复以此来获得完整的血管中心树。

关键词：血管中心线血管增强最小路径技术概率跟踪活动轮廓模型

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OpenStreetMap辅助的车载激光点云道路几何特征提取

OpenStreetMap辅助的车载激光点云道路几何特征提取

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作者：韩婷武汉大学

学位级别：硕士

车载移动测量系统将LiDAR系统搭载在移动的车辆上,能够快速、连续、低成本的获取道路以及道路周围环境的高精度三维空间信息,具有广泛的应用,如城市规划、智能交通、道路环境监测等众多领域。道路中心线和边界是道路的基础信息,是道路... 详细信息

车载移动测量系统将LiDAR系统搭载在移动的车辆上,能够快速、连续、低成本的获取道路以及道路周围环境的高精度三维空间信息,具有广泛的应用,如城市规划、智能交通、道路环境监测等众多领域。道路中心线和边界是道路的基础信息,是道路几何估计以及道路周围地物检测的先决条件,因此从车载激光雷达点云中提取高精度的三维的道路中心线和边界是非常有意义的。然而车载激光点云存在点密度高且不均匀、数据量大、存在遮挡造成的数据不完整、场景复杂等特点,造成从车载激光点云中进行道路目标提取困难。本文在总结前人的研究成果基础之上,围绕车载LiDAR点云道路几何特征提取这一研究主题展开,提出一种利用OpenStreetMap(OSM)数据辅助的,基于活动轮廓模型的,从车载激光点云数据中提取道路几何特征的方法,最终得到完整的具有属性数据的三维矢量道路中心线与边界信息,并针对一项实际应用展开说明本文的研究意义。本文的主要研究内容有:(1)阐述了本文研究的背景与意义,在LiDAR技术不断成熟的背景下,从车载激光点云中提取道路信息具有非常重要的意义。(2)研究了国内外关于车载激光点云道路提取的文献成果,对目前存在的算法进行分类,分成基于扫描线、基于特征图、基于聚类、基于机器学习四大类,对每一类方法中具有代表性的研究进行详细说明,对每一类方法的优势与局限性进行总结。总结了车载激光点云数据具有的优点与缺点,从数据存在的缺点说明了从车载激光点云中提取道路目标的难点。(3)研究了国内外将Snake模型应用于道路提取的研究现状,说明了 Snake用于车载激光点云道路提取的可行性。介绍了传统Snake模型的基本思想、数学表达以及能量函数的收敛策略,然后阐述了在传统Snake模型进行改进使其适用于道路提取的Ribbon snake模型,然后提出使用Snake模型相比于其他常见边缘检测算法进行道路提取的优势,接着提出对Snake模型进行改进,以便适用于车载激光点云的道路提取。(4)介绍了志愿者地理信息中的典型代表OSM数据,包括OSM的数据结构、属性信息,阐述了 OSM数据的优点、缺点。车载激光点云数据具有精度高、有三维高程,无语义信息,OSM数据语义信息丰富,数据精度却不高。OSM数据与车载激光点云数据可以进行优势互补,本文巧妙的利用snake模型将两种数据关联起来,Snake初始时是OSM的位置,结束时位于点云的中心线,同时得到宽度和左右边界信息。(5)针对本文算法提取出的栅格中心线与边界进行矢量化、三维化。对于遮挡造成的边界格网为空的情况,利用形态学对空格网的高程进行插值获取准确的高程信息。将OSM的语义信息、属性信息赋三维的道路边界,形成既有准确的几何信息又有属性信息的完整的三维道路数据。根据路坎坡道处的点云特征判断出边界上准确的坡道位置,以便进行合理的路径规划

关键词：车载LiDAR系统道路几何特征提取 OpenStreetMap 活动轮廓模型点云特征图

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三维器官血管树分割算法研究

三维器官血管树分割算法研究

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作者：刘勇清重庆大学

学位级别：硕士

在临床医疗诊断中,医学图像是医生进行诊断和手术的重要辅助信息。人体各器官内包含丰富的血管组织,利用计算机技术从医学图像中分割出血管树,可以更加方便对器官和疾病进行定性和定量的分析,辅助医生制定出更加细致且合理的手术计划,... 详细信息

在临床医疗诊断中,医学图像是医生进行诊断和手术的重要辅助信息。人体各器官内包含丰富的血管组织,利用计算机技术从医学图像中分割出血管树,可以更加方便对器官和疾病进行定性和定量的分析,辅助医生制定出更加细致且合理的手术计划,具有极其重要的临床意义。近年来,随着计算机运算能力的提升和海量数据集的存在等因素,通过训练深层全卷积神经网络,并运用于医学图像的分割,得到了学术界的广泛研究和青睐。然而,使用深层全卷积神经网络分割三维的肝脏血管图像,存在以下几大困难:1)虽然腹部螺旋CT图像容易获得,但是由于三维肝脏血管数据集的标注工作非常耗时耗力,因而,具有标注数据集的三维血管图像极少;2)为将肝静脉和门静脉分离开来,传统的基于图分析和图像配准的方法鲁棒性不强,且复杂性过高,而在全卷积神经网络的分割结果中,存在较多的错分类结果。针对以上问题,本文提出了两种方法分别加以解决,首先提出了基于统计形态学和Hessian矩阵的肝脏内血管分割方法,专家可以在该算法的分割结果上,进行修正以得到准确的标注结果,从而大幅度的提高肝脏血管数据的标注速度和准确性;其次提出包含迭代式连通域分析的全卷积神经网络算法框架,用于从腹部螺旋CT图像中,分割得到肝静脉和门静脉两大血管系统。本文的主要工作内容如下:(1)提出一种基于统计形态学和Hessian矩阵的半自动算法,用于肝脏内部血管树的分割。首先,对原始CT图像使用改进的三维中值滤波进行去噪和平滑;其次,为获得更好的Hessian增强效果,针对背景像素值的灰度不均匀问题,提出基于统计信息的顶帽操作方法;然后,为增强断续状血管,对图像进行灰度变换,并进行多尺度Hessian增强;最后,对Hessian增强后图像,使用各向异性扩散滤波进行平滑,并利用包含区域生长和活动轮廓模型的两阶段分割算法,获得完整的血管树分割结果。(2)提出基于全卷积神经网络的多类别血管分割算法框架,用于肝静脉和门静脉的分割。首先,在半自动算法分割结果的基础上,进行人工修正得到完整的肝静脉和门静脉标注数据集;随后,使用旋转、平移和形变等方式,对训练数据集进行数据扩增;使用扩增后的数据集训练二维和三维全卷积神经网络模型,其中,通过使用加权损失函数,以提高三维模型的分割准确率。在测试时,对两种全卷积神经网络模型的分割结果,进行迭代式的三维连通域分析,以获取具有一致性的血管树语义分割结果。在若干套螺旋CT数据集上,进行的定性和定量的测试实验,验证了本文所提出两种算法的有效性。与普通区域生长方法的对比实验结果表明,本文提出的半自动肝脏内血管分割算法,不仅使分割出来的肝脏血管树具有更好的视觉效果,而且在量化指标上也高于普通区域生长方法,从而极大程度减轻了标注工作者的工作量;基于全卷积神经网络的多类别血管分割算法框架,自动化程度高,能够有效地分离肝静脉和门静脉,为临床诊断和手术规划提供了有效的辅助手段。

关键词：血管树分割神经网络 Hessian矩阵形态学操作活动轮廓模型

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OSM辅助的车载激光点云道路三维矢量边界提取

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测绘科学技术 2018年第2期6卷 128-140页

作者：韩婷杨必胜袁鹏飞梁福逊武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉

高精度的三维道路信息在智能交通、城市规划与管理等领域具有重要的作用。车载激光点云数据包含了道路及其周围地物的三维信息,但存在数据量大、场景复杂和地物遮挡等问题,为道路边界信息的准确提取带来挑战。OpenStreetMap (OSM)作为... 详细信息

高精度的三维道路信息在智能交通、城市规划与管理等领域具有重要的作用。车载激光点云数据包含了道路及其周围地物的三维信息,但存在数据量大、场景复杂和地物遮挡等问题,为道路边界信息的准确提取带来挑战。OpenStreetMap (OSM)作为一种众源数据,提供了基础道路信息。本文提出一种基于OSM数据辅助,从车载激光点云数据中提取道路三维边界的方法。首先分析车载点云的空间分布特征,构建车载点云特征图,然后以OSM数据作为初始位置,通过改进的活动轮廓模型算法进行道路边界提取,得到三维矢量道路边界。本文采用StreetMapper数据进行实验,结果表明,本文提出的算法能够修复点云缺损导致的边界信息缺失,准确且完整的提取道路三维边界信息,具有较强的稳健性和适用性。

关键词： OpenStreetMap 车载激光点云道路边界提取点云特征图活动轮廓模型

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基于水平集的前列腺磁共振图像分割方法研究

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仪器仪表学报 2017年第2期38卷 416-424页

作者：张永德彭景春刘罡姜金刚赵燕江哈尔滨理工大学智能机械研究所哈尔滨150080 哈尔滨华德学院哈尔滨150025

基于前列腺磁共振图像(MRI)特征信息及其病变好发特定区域等先验知识,针对前列腺内外轮廓全分割问题,提出基于边缘距离调整水平集演化(DRLSE)的前列腺MRI两步分割方法。在构建统一水平集能量函数的基础上,第1步基于前列腺MR的T1(纵向弛... 详细信息

基于前列腺磁共振图像(MRI)特征信息及其病变好发特定区域等先验知识,针对前列腺内外轮廓全分割问题,提出基于边缘距离调整水平集演化(DRLSE)的前列腺MRI两步分割方法。在构建统一水平集能量函数的基础上,第1步基于前列腺MR的T1(纵向弛豫时间)图像实现其外轮廓分割,第2步在外轮廓约束限定条件下,基于前列腺MR的T2(横向弛豫时间)图像实现前列腺的内部轮廓分割,进而完成前列腺内外轮廓的全面有效分割。设计了前列腺分割的人机交互界面,对10个前列腺病例MR图像(含正常、增生和癌变共30幅)进行了分割实验研究,并采用Dice相似性系数(DSC)对分割结果进行评价分析,DSC值达到90%以上。实验结果表明,所提出的基于边缘DRLSE的前列腺MRI两步分割方法能够有效地实现前列腺内外轮廓的全面分割,非常接近于临床专家手动分割的理想结果,对前列腺疾病的临床诊断和治疗有较好的参考价值。

关键词：图像分割前列腺磁共振图像分割边缘距离调整水平集演化活动轮廓模型水平集

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一种血管内超声图像智能分割方法及系统

一种血管内超声图像智能分割方法及系统

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作者：于波王钊曾强侯静波贾海波 100000 北京市顺义区仁和镇顺西南路8号院1号楼一层A区

本发明公开了一种血管内超声图像智能分割方法及系统，包括：获取血管内的IVUS图像和OCT图像；将IVUS图像和OCT图像进行配准；通过管腔分割，获取OCT图像管腔分割结果；将OCT图像管腔分割结果映射到IVUS图像中，得到IVUS图像管腔分割初... 详细信息

标准号: CN111798438A

本发明公开了一种血管内超声图像智能分割方法及系统，包括：获取血管内的IVUS图像和OCT图像；将IVUS图像和OCT图像进行配准；通过管腔分割，获取OCT图像管腔分割结果；将OCT图像管腔分割结果映射到IVUS图像中，得到IVUS图像管腔分割初始轮廓，放入活动轮廓模型中，最小化活动轮廓模型的能量函数，得到IVUS图像管腔分割处理轮廓；获取IVUS图像管腔分割处理轮廓中邻域的区域梯度，寻找局部最优点，优化IVUS图像管腔分割处理轮廓，得到IVUS图像管腔分割结果。本发明利用高分辨率的OCT图像生成初始化轮廓，其质量相较直接在IVUS图像中生成初始化轮廓高，最终分割结果也更加接近真实边界。

关键词：管腔分割结果分割处理活动轮廓模型初始化分割血管内超声图像初始轮廓高分辨率能量函数真实边界最小化最优点放入邻域配准映射血管智能优化

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