检索结果-内蒙古大学图书馆

中国生物医学工程学报 2007年第3期26卷 361-367,388页

作者：冯衍秋陈武凡黄鑫陈阳南方医科大学生物医学工程学院医学图像处理广东省重点实验室广州510515

PROPELLER(推进器)采样技术能够利用K空间中心重叠采样区域的数据来估计采集过程中受检查者的运动进而加以补偿,对运动伪影的消除效果非常显著。然而,由于其重建时的运动估计是基于最大化频域空间上相关系数的配准算法,该算法为了实现... 详细信息

PROPELLER(推进器)采样技术能够利用K空间中心重叠采样区域的数据来估计采集过程中受检查者的运动进而加以补偿,对运动伪影的消除效果非常显著。然而,由于其重建时的运动估计是基于最大化频域空间上相关系数的配准算法,该算法为了实现旋转估计与平移估计的分离,在进行旋转估计时,仅仅采用K空间数据的模,在数据量有限的情况下造成估计精度较低,在重建图像上表现为模糊及星条状伪影。本研究基于最大化图像空间上的互信息提出一种PROPELLER采样数据的运动估计新算法,首先由每个K空间带进行傅立叶逆变换后取模重建出系列临时图像,对这些图像进行模糊增强后以互信息作为相似性测度迭代搜索最优的运动参数。实验证明,该方法能显著提高PROPELLER采样数据重建中运动估计与补偿的精度,从而更好地消除伪影,特别是用于有运动时T1加权头部成像时。

关键词：磁共振成像 PROPELLER 图像重建运动估计

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基于局部亚像素移位和隔行局部变差消除Gibbs伪影

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南方医科大学学报 2019年第5期39卷 603-608页

作者：王正策赵凯旋徐中标冯衍秋南方医科大学生物医学工程学院广东省医学图像处理重点实验室广东广州510515

目的将Gibbs伪影消除方法局部亚像素移位(LSS)扩展到k空间零填充重建的磁共振图像。方法提出两种基于LSS的消除k空间零填充重建的磁共振图像中Gibbs伪影的方法。第1种:LSS+图像域插值,该方法首先在非零填充图像上执行原始的LSS方法,使... 详细信息

目的将Gibbs伪影消除方法局部亚像素移位(LSS)扩展到k空间零填充重建的磁共振图像。方法提出两种基于LSS的消除k空间零填充重建的磁共振图像中Gibbs伪影的方法。第1种:LSS+图像域插值,该方法首先在非零填充图像上执行原始的LSS方法,使图像上局部变差最小,然后执行图像域插值获得最终图像。第2种:是隔行局部变差法(iLV),该方法首先对k空间数据进行零填充,随后将零填充后的k空间数据通过二维傅里叶变换到图像域,然后使用iLV来搜索最小的隔行局部总变差,从而消除图像的Gibbs伪影。我们将本文提出的两种方法iLV,LSS+插值与原始LSS以及汉明窗滤波器做对比,分别在体模和活体数据中验证了本文提出的两种方法的可行性与鲁棒性。结果两种方法均较LSS与汉明窗滤波器优,在保留图像细节的基础上,极大的消除了Gibbs伪影。iLV和LSS+插值方法相比,iLV方法能够更好地保留图像的细节。结论 iLV与LSS+插值方法均实现了对传统LSS方法的扩展,能很好地消除零填充k空间数据重建图像中的Gibbs伪影,且iLV方法在保留图像细节信息方面更突出。

关键词： Gibbs伪影零填充局部亚像素移位隔行局部变差磁共振成像

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磁共振六通道线圈阵列的数字化仿真与设计

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中国生物医学工程学报 2017年第6期36卷 711-717页

作者：李华勇曹双亮王沛沛陈美玲路利军陈武凡南方医科大学生物医学工程学院广东省医学图像处理重点实验室广州510515

近年来,多通道线圈阵列被广泛应用于磁共振成像,以提高图像的质量。针对局部感兴趣区域内的射频场优化,提出一种由不同尺寸单元构成的六通道线圈阵列,可优化盆腔组织中局部感兴趣区域内的射频场。使用宽度为10和20 cm的两种不同尺寸的... 详细信息

近年来,多通道线圈阵列被广泛应用于磁共振成像,以提高图像的质量。针对局部感兴趣区域内的射频场优化,提出一种由不同尺寸单元构成的六通道线圈阵列,可优化盆腔组织中局部感兴趣区域内的射频场。使用宽度为10和20 cm的两种不同尺寸的线圈单元来构建六通道线圈阵列模型,并对其采用几何重叠法和电容网络法进行去耦,以及运用时域有限差分(FDTD)方法进行仿真和计算,分析和评估其在感兴趣区域内产生的射频场。仿真结果表明,在加载盆腔组织椭圆柱电磁模型情况下,提出的线圈阵列的去耦效果S12和S13分别为-27.19和-33.46 d B,在感兴趣区域内产生的射频场B+1强度平均值,比由宽度为15 cm的相同单元构成的常规线圈阵列高出约5.21%。由不同尺寸单元构成的六通道线圈阵列能够优化感兴趣区域内的射频场,为磁共振线圈设计提供新的思路和方法。

关键词：线圈阵列去耦电磁模型时域有限差分(FDTD)方法射频场

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血管内超声斑点的概率模型建立及应用

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南方医科大学学报 2017年第11期37卷 1476-1483页

作者：柴五一杨丰袁绍锋梁淑君黄靖南方医科大学生物医学工程学院广东省医学图像处理重点实验室广东广州510515

超声斑点是由人体组织中散射体的反射信号相干作用所形成的,其概率分布与生物组织的结构信息密切相关,即不同的组织结构所产生斑点的概率分布形式不同。根据血管内超声(IVUS)斑点的概率分布特性,本文提出用斑点的伽马混合模型和高斯混... 详细信息

超声斑点是由人体组织中散射体的反射信号相干作用所形成的,其概率分布与生物组织的结构信息密切相关,即不同的组织结构所产生斑点的概率分布形式不同。根据血管内超声(IVUS)斑点的概率分布特性,本文提出用斑点的伽马混合模型和高斯混合模型分别描述血管内超声组织中的钙化斑块、软斑块和正常血管区域。通过KS检验,KL散度和相关系数等指标分析,发现钙化斑块和正常血管区域的斑点概率分布符合高斯混合模型,而软斑块更接近伽马混合模型。在此研究基础上,本文提出一种结合邻域信息的概率混合模型,用于IVUS图像斑块分割,与现有的概率混合模型比较,分割精度大大地提高,且受噪声影响减少。

关键词：斑点血管内超声斑块混合模型邻域信息

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基于卷积神经网络的CT弦图学习与身体部位识别

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中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2021年第4期60卷 154-163页

作者：陈诗琳李淑龙马建华南方医科大学生物医学工程学院/广东省医学图像处理重点实验室广东广州510515

基于医学影像的身体部位识别旨在确定特定医学影像所属的身体部位,是许多医学影像分析任务必不可少的预处理步骤。目前,计算机断层扫描(CT,Computed Tomography)技术是临床中最常用的医学影像技术之一,而基于CT图像的医学影像分析算法(... 详细信息

基于医学影像的身体部位识别旨在确定特定医学影像所属的身体部位,是许多医学影像分析任务必不可少的预处理步骤。目前,计算机断层扫描(CT,Computed Tomography)技术是临床中最常用的医学影像技术之一,而基于CT图像的医学影像分析算法(例如,病灶检测、器官分割等)同样需要首先确定CT图像所属身体部位以获取先验知识,从而保证算法的速度及鲁棒性。然而CT图像是由被称为CT弦图(CT Sinogram)的CT原始数据重建得到,而图像重建过程有可能导致信息丢失。因此,相较于CT图像,CT弦图中应该包含更多适用于身体部位识别的有效信息。然而,目前基于CT弦图的身体部位识别研究仍比较少。鉴于此,本研究使用基于卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)的深度学习对CT弦图进行特征学习,并验证其在身体部位识别任务中的可用性。实验采用了一个公开数据集(DeepLesion)和来自著名医学机构的三个临床数据集来验证本研究提出方法的性能。具体而言,本研究通过Radon变换理论对CT图像进行数据仿真得到CT弦图,并以CT弦图作为输入,构造基于CNN的分类器(Sino-Net),从而对五个最常见的身体部位(头部、颈部、胸部、上腹部以及骨盆)进行识别。实验结果表明,使用CT弦图进行身体部位识别可以达到与使用CT图像进行身体部位识别相似的性能,甚至优于基于CT图像识别的结果。

关键词： CT弦图神经网络身体部位多分类

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眼底图像硬渗出物的分割算法:基于区域分类引导的小波Y-Net的EX分割

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南方医科大学学报 2021年第8期41卷 1250-1259页

作者：张利云方智文唐宇姣杨丰南方医科大学生物医学工程学院/广东省医学图像处理重点实验室广东广州510515

目的为消除视盘在硬渗出物(EX)分割过程中带来的影响提出了基于区域分类引导的小波Y-Net网络的EX分割算法。方法该网络为端到端的眼底图像EX分割网络,通过区域分类引导EX分割联合实现了视盘区域检测和EX分割,有效地降低了视盘对EX分割... 详细信息

目的为消除视盘在硬渗出物(EX)分割过程中带来的影响提出了基于区域分类引导的小波Y-Net网络的EX分割算法。方法该网络为端到端的眼底图像EX分割网络,通过区域分类引导EX分割联合实现了视盘区域检测和EX分割,有效地降低了视盘对EX分割的干扰。为了避免因下采样操作产生信息损失而导致微小EX区域分割失效的问题,该网络进一步引入了离散小波变换(DWT)和离散小波逆变换(IDWT)取代传统的池化下采样和上采样操作。同时,采用了基于残差连接的Inception模块获取多尺度特征。所提出的算法在IDRiD、e-ophthaEX数据库上进行训练和测试,并进行像素级评估。结果区域分类引导的小波Y-Net网络在IDRiD、e-ophthaEX数据库上分别获得0.9858、0.9938的准确率以及0.9880、0.9986的受试者工作特征曲线下面积(AUC)。结论本文提出的方法能够有效地规避视盘的影响,保留图像细节信息,提升EX的分割效果。

关键词：眼底图像硬性渗出分割 Inception模块离散小波变换 Y-Net

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生成对抗网络的血管内超声图像超分辨率重建

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南方医科大学学报 2019年第1期39卷 82-87页

作者：吴洋洋杨丰黄靖刘娅琴南方医科大学生物医学工程学院广东省医学图像处理重点实验室广东广州510515

针对超声图像分辨率低导致视觉效果差的问题,本文以超分辨率重建为基础,结合生成对抗网络的方法,生成相对原图更加清晰的血管内超声图像,用于辅助医生诊断与治疗。本方法应用生成对抗网络,生成器生成图像,判别器判断图像真伪。其过程:... 详细信息

针对超声图像分辨率低导致视觉效果差的问题,本文以超分辨率重建为基础,结合生成对抗网络的方法,生成相对原图更加清晰的血管内超声图像,用于辅助医生诊断与治疗。本方法应用生成对抗网络,生成器生成图像,判别器判断图像真伪。其过程:低分辨率图像经过亚像素卷积层r2个特征通道,产生尺寸大小相同的r2个特征图,对每个特征图中相对应的同一像素重新排列成一个r×r的子块,其对应高分辨率图像中的某一个子块,经过放大,产生r2倍的高分辨率图像。生成对抗网络经过不断优化,获得更优质清晰的图像。将本方法(SRGAN)得出的结果与双立方插值(Bicubic)、超分辨率卷积网络(SRCNN)和亚像素卷积网络(ESPCN)等方法比较,其峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别提高2.369dB和1.79%。因此,我们得知:结合生成对抗网络的图像超分辨率重建能获得很好的血管内超声图像诊断视觉效果。

关键词：血管内超声超分辨率重建生成对抗网络亚像素卷积层

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投影数据校正对数字乳腺层析成像质量的影响

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南方医科大学学报 2017年第3期37卷 323-329页

作者：张忻宇张华边兆英曾栋何基田秀梅马建华黄静南方医科大学生物医学工程学院广东省医学图像处理重点实验室广东广州510515

目的研究数字乳腺层析成像(DBT)投影数据采集过程中的探测器性能因素对重建图像质量的影响。方法参照传统探测器的投影数据校正方式,结合DBT成像过程特有的数据采集模式,对探测器采集的投影数据进行暗场校正、光场及其增益校正等。而后... 详细信息

目的研究数字乳腺层析成像(DBT)投影数据采集过程中的探测器性能因素对重建图像质量的影响。方法参照传统探测器的投影数据校正方式,结合DBT成像过程特有的数据采集模式,对探测器采集的投影数据进行暗场校正、光场及其增益校正等。而后,利用基于全广义变分正则化项的PWLS迭代重建算法进行DBT图像重建。结果乳腺仿真物理体模数据的实验结果表明,相对于未校正的投影数据,本文校正方法对由光子数分布不均造成的投影数据足跟效应进行了有效抑制。重建图像结果显示,校正后投影数据的重建图像中低对比度结构的显像得到提升。结论投影数据暗场校正、光场及其增益校正过程用于DBT图像重建可提高图像质量。

关键词：数字乳腺层析成像投影数据校正 PWLS-TGV算法

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四维锥形束的CT重建:基于鲁棒主成分分析的运动补偿算法

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南方医科大学学报 2021年第2期41卷 243-249页

作者：莫英刘佳李仟马建华张华南方医科大学生物医学工程学院//广东省医学图像处理重点实验室广东广州510515

目的为降低FDK图像中条形伪影对相位间运动变形场准确估计的影响,提出了基于鲁棒主成分分析(RPCA)的运动补偿重建算法。方法基于RPCA的运动补偿重建算法在传统的MC-FDK算法基础上针对运动变形场的估计进行改进,首先运用RPCA将锥形束CT... 详细信息

目的为降低FDK图像中条形伪影对相位间运动变形场准确估计的影响,提出了基于鲁棒主成分分析(RPCA)的运动补偿重建算法。方法基于RPCA的运动补偿重建算法在传统的MC-FDK算法基础上针对运动变形场的估计进行改进,首先运用RPCA将锥形束CT图像分解为低秩和稀疏分量,再使用基于霍恩&舒克光流法对低秩图像进行不同相位图像间运动变形场估计,以此来降低原始图像中条形伪影对相位间运动变形场准确估计的影响。实验通过MATLAB软件编程对飞利浦16层螺旋CT获得的4D-CT图像以瓦里安EDGE加速器扫描几何进行反投影得到仿真体模数据,并使用Elekta Synergy系统的CBCT以半扇模式获得肺癌肿瘤患者的真实CB投影数据来验证算法性能。结果相比于传统的MC-FDK重建结果组织边界更加清晰,运动伪影减少;仿真数据重建结果显示本算法PSNR与SSIM较MC-FDK算法分别提高了25.4%与7.6%;与FDK算法相比分别提高了37.9%与17.6%。结论该方法可以实现相位间运动变形场的准确估计,改善锥形束CT图像重建质量。

关键词：四维锥形束CT 运动补偿鲁棒主成分分析

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基于动力学聚类与α散度测度的动态心肌PET图像因子分析

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南方医科大学学报 2017年第12期37卷 1577-1584页

作者：王沛沛路利军曹双亮李华勇陈武凡南方医科大学生物医学工程学院//广东省医学图像处理重点实验室广东广州510515

目的建立一种基于动力学聚类与α散度测度的因子分析方法,分析从动态心肌PET图像中无创地提取血输入函数及局部组织的时间活度曲线。方法通过最小化动态图像与因子模型间的α散度将动态PET图像做初步的分解,得到初始因子与因子图像,然... 详细信息

目的建立一种基于动力学聚类与α散度测度的因子分析方法,分析从动态心肌PET图像中无创地提取血输入函数及局部组织的时间活度曲线。方法通过最小化动态图像与因子模型间的α散度将动态PET图像做初步的分解,得到初始因子与因子图像,然后联合PET像素动力学聚类的先验信息解决因子分析模型中解的非唯一性问题,将初始因子与因子图像通过空间变换生成具有生理意义的组织活度曲线及组织空间分布。结果与传统的最小二乘法测度和最小化因子图像间重叠程度约束模型相比,本模型对噪声的敏感性较低,提取出的结果的精确性较高。结论通过选取最优的α值作为因子分析模型的测度,并引入PET图像像素的动力学聚类信息,能精确地获得血输入函数及局部组织的时间活度曲线,在视觉评价及量化评价均具有优质表现。

关键词：因子分析 α散度正电子发射计算机断层显像动力学聚类

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