簡介：醫(yī)學圖像的檢索以及診斷技術研究作為計算機科學和醫(yī)學的交叉研究領域，逐漸成為國內(nèi)外醫(yī)學以及計算機科學領域的重要研究方向之一。利用數(shù)據(jù)挖掘技術可以挖掘出蘊含在圖像內(nèi)部豐富的特征信息與規(guī)則，從而輔助醫(yī)生進行相似案例的比較以及對圖像的診斷，學術價值較高并且應用前景廣泛。目前，利用數(shù)據(jù)挖掘技術對醫(yī)學圖像的研究不多，并且還存在許多問題。研究并探索出利用數(shù)據(jù)挖掘方法對醫(yī)學圖像進行高效而準確的處理具有現(xiàn)實而重要的意義。圖像的有效分割可以保證之后提取出來的圖像特征的可信度，本文提出了一種自適應區(qū)域生長方法，利用關聯(lián)規(guī)則對圖像特征進行提取，并改進關聯(lián)分類引擎算法ASSOCIATIVECLASSIFIERENGINE，ACE實現(xiàn)對醫(yī)學圖像的分類。本論文主要研究了以下幾個方面首先，針對腫塊圖像分割這一難題，提出了一種自適應區(qū)域生長方法對腫塊圖像進行分割。首先利用最小二乘法擬合出腫塊感興趣區(qū)域ROI的背景區(qū)域，利用原區(qū)域減去背景區(qū)域得到預處理后的ROI，再利用圖像的梯度信息自適應地對圖像進行生長，實現(xiàn)對腫塊的分割，將算法的分割結(jié)果與手動分割進行對比，采用誤分率評估該方法。其次，針對圖像特征的選擇，提取出每個感興趣區(qū)域的形狀特征及紋理特征共32個，采用基于關聯(lián)規(guī)則的特征選擇算法對圖像特性進行選擇，相比其它特征選擇算法，所選取的特征的檢索性能更出眾。然后，建立并實現(xiàn)醫(yī)學圖像關聯(lián)分類模型，采用最小描述長度方法MINIMUMDEIONLENGTH，MDL離散化圖像的連續(xù)特征，利用離散化的特征提取分類關聯(lián)規(guī)則，改進ACE算法實現(xiàn)了對醫(yī)學圖像的關聯(lián)分類，提高了分類精度。最后，建立了一個包含219幅乳腺X圖像的ROI的數(shù)據(jù)庫，同時建立一個相應的圖像特征庫，為用戶提供了一個方便的ROI查詢及更新系統(tǒng)。

簡介：數(shù)據(jù)庫技術是現(xiàn)代計算機應用系統(tǒng)開發(fā)的核心技術，也是“信息高速公路”的重要支撐技術，數(shù)據(jù)庫技術與多種技術結(jié)合已經(jīng)成為當前數(shù)據(jù)庫研究發(fā)展的一個重要趨勢。而醫(yī)學影像數(shù)據(jù)庫技術是一種面向醫(yī)學影像特定領域的數(shù)據(jù)庫管理技術，它是醫(yī)院信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲中心，也是PACS系統(tǒng)和其它一些涉及到醫(yī)學信息的醫(yī)院信息系統(tǒng)的重要組成部分。醫(yī)學影像數(shù)據(jù)庫是建立在影像數(shù)據(jù)庫、影像處理、計算機網(wǎng)絡技術以及醫(yī)學領域知識基礎上，支持醫(yī)學影像數(shù)據(jù)有效存儲、傳輸、檢索和管理的數(shù)據(jù)庫技術。如何有效地存儲、傳輸、檢索和管理海量醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，是影像數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(xiàn)中必須解決的重要問題。在醫(yī)院信息系統(tǒng)建設過程中，各個部門的信息系統(tǒng)通常采用不同的數(shù)據(jù)庫和技術來構(gòu)建，如病人信息系統(tǒng)、病房管理系統(tǒng)、電子病歷系統(tǒng)、行政管理系統(tǒng)和醫(yī)學影像管理系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)大多是相互獨立的應用系統(tǒng)，就像一個個“信息孤島”，由于不同的數(shù)據(jù)庫提供商提供的數(shù)據(jù)庫不同，所以在各個環(huán)節(jié)之間存在著數(shù)據(jù)交流不便的問題。而異構(gòu)數(shù)據(jù)庫集成則能解決這一主要問題，它是在已經(jīng)存在的多個異構(gòu)的、分布的數(shù)據(jù)庫之間搭建一個操作平臺，這樣醫(yī)生就可以使用一個醫(yī)院管理信息系統(tǒng)來連接彼此分散的各個應用系統(tǒng)，實現(xiàn)同時對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行訪問管理，從而提高信息資源整體使用效率，達到資源共享的目的。本文針對醫(yī)學影像數(shù)據(jù)庫設計與實現(xiàn)中的關鍵技術展開研究。詳細分析基于DICOM的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織方法，包括DICOM信息模型、醫(yī)學影像數(shù)據(jù)模型和DICOM網(wǎng)絡協(xié)議模型等。然后對醫(yī)學影像數(shù)據(jù)庫進行了設計，包括異構(gòu)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的構(gòu)建、醫(yī)學影像傳輸技術、醫(yī)學影像顯示技術和醫(yī)學影像數(shù)據(jù)庫安全技術等。本文通過對IHE技術框架和DICOM標準的剖析，結(jié)合國內(nèi)醫(yī)院的實際需求，提出了一個數(shù)字化醫(yī)院的解決方案。該方案在嚴格遵循DICOM標準的前提下，充分吸收了IHE技術框架的設計思想，實現(xiàn)了以病人為中心的信息化管理理念。

簡介：電子科技大學UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCETECHNOLOGYOFCHINA專業(yè)學位碩士學位論文MASTERTHESISFPROFESSIONALDEGREE論文題目基于HADOOP架構(gòu)和多級索引技術的醫(yī)學影像存儲檢索系統(tǒng)研究專業(yè)學位類別軟件工程學號201122230142作者姓名劉家志指導教師湯羽RESEACHOFMEDICALIMAGINGSTAGERETRIEVALSYSTEMBASEDONHADOOPMULTILEVELINDEXINGTECHNOLOGYAMASTERDISSERTATIONSUBMITTEDTOUNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCETECHNOLOGYOFCHINAMAJSOFTWAREENGINEERINGAUTHLIUJIAZHIADVISTANGYUSCHOOLSCHOOLOFSOFTWAREENGINEERING

簡介：自上世紀八十年代提出科學計算可視化之后三維數(shù)據(jù)可視化應用越來越廣最終發(fā)展成了體繪制技術領域。體繪制是可視化的一個重要方向它是根據(jù)體數(shù)據(jù)分布將體細節(jié)顯示在二維屏幕上的一種技術。通過體繪制以及相關不透明度的控制能夠在單張圖像中表達不同種物質(zhì)的綜合分布。醫(yī)學圖像處理中經(jīng)常要用到體繪制這一技術有關醫(yī)學影像的體繪制技術研究也是逐年增加。由于計算機技術的發(fā)展以及醫(yī)療成像設備的改進掃描出切片的間距越來越薄分辨率越來越高所以數(shù)據(jù)量也越來越大。特別是隨著四維計算機斷層掃描的出現(xiàn)每次掃描的數(shù)據(jù)是三維數(shù)據(jù)的十倍甚至數(shù)十倍。傳統(tǒng)的利用CPU進行所有計算的方式不能滿足實時繪制以及交互的要求。近十年GPU有了長足的發(fā)展并且朝著通用計算的方向邁進GPU的數(shù)據(jù)處理能力遠遠超越CPU這使得在普通計算機上實現(xiàn)實時體繪制變成了可能?，F(xiàn)階段雖然對三維重建算法研究較多但是大多數(shù)算法設計的傳輸函數(shù)都是針對特定數(shù)據(jù)集繪制出特定效果很少有一種算法能對不同的數(shù)據(jù)繪制出不同的結(jié)果。另外由于三維重建不具備時變信息無法動態(tài)地比較病灶隨時間的變化醫(yī)生只能通過手動方式比較不同時刻采集的數(shù)據(jù)這種方式費時費力如何對一組不同時刻的采集數(shù)據(jù)進行四維可視化顯得非常重要。然而針對四維可視化的研究國內(nèi)還處于起步階段已有的算法在普通計算機上進行四維可視化還不能達到實時繪制并流暢交互。因此本文針對以上兩個問題開展了相關研究。為克服傳統(tǒng)算法實現(xiàn)醫(yī)學影像體繪制重建耗時長、達不到實時交互、繪制效果單一的不足本文實現(xiàn)了一種基于GPU的光線投射算法并用于醫(yī)學影像實時體繪制通過研究人體CT值的分布設計了多種不同的顏色傳輸函數(shù)及不透明度傳輸函數(shù)能快速切換不同組織器官的繪制效果。實驗結(jié)果表明本文實現(xiàn)的GPU加速光線投射算法即便是在繪制900張切片時其用時也能控制在2S左右交互速度在20FPS以上能夠滿足臨床診療需求。并且進行了CPU端光線投射繪制與GPU端光線投射繪制時間與質(zhì)量的對比時間加速比最高能達到9倍左右GPU端繪制的質(zhì)量也更高。為解決通用計算機不能實時進行醫(yī)學影像四維可視化并流暢交互這一問題實現(xiàn)了一種基于GPU的醫(yī)學影像及病灶提取的四維可視化解決方案。借助開放圖形類庫編程實現(xiàn)了序列體數(shù)據(jù)的讀取、顯示。依據(jù)不同組織器官灰度值的不同設置顏色查找表中灰度值上下限來控制顯示不同的組織并在確定病灶區(qū)域位置的情況下實現(xiàn)了病灶區(qū)域的提取及局部四維可視化。本算法對肺部十個時相的數(shù)據(jù)繪制速度能達到20FPS左右對提取后的病灶區(qū)域的繪制速度達到31FPS即便是在交互過程中也能維持在22FPS左右實現(xiàn)了流暢播放能夠滿足醫(yī)師臨床需求。

簡介：醫(yī)學影像學作為醫(yī)學研究領域的重要研究方向，多年來很多學者科研人員都致力于醫(yī)學圖像的研究。對于醫(yī)學圖像當中的目標識別、檢測問題一直受到很大的關注，傳統(tǒng)的很多醫(yī)學圖像的識別工作都是基于人工的處理方法，費時費力，而且準確率很大程度上依賴于醫(yī)學人員的專業(yè)知識，所以在計算機技術迅速發(fā)展的當今，我們希望能夠?qū)崿F(xiàn)計算機快速有效的輔助識別醫(yī)學圖像；目標跟蹤技術一直是作為動目標的關鍵處理技術，而對于醫(yī)學切片圖像，我們也可以將目標跟蹤技術引用到其中，得到目標的幀間運動軌跡，從而根據(jù)每個目標的特性對其運動軌跡進行分析，從而達到最終識別醫(yī)學圖像的目的。本文基于多目標跟蹤方法對于醫(yī)學影像做了分析，以下是本文主要的幾個工作對于醫(yī)學影像中細胞序列圖像，由于細胞的運動沒有規(guī)律可尋，很難用單一的跟蹤方法實現(xiàn)全部細胞的跟蹤，本文在卡爾曼的框架下做了改進，調(diào)整了運動模型，運用基于“當前模型”的方法對于序列圖像進行處理，“當前模型”可以根據(jù)每個細胞的特性自適應的調(diào)整，能夠較好的模擬細胞的運動，尤其是對于幀間運動幅度較大的細胞有很好的跟蹤效果，對于細胞序列圖像中存在的分裂合并問題，在以往的對于細胞序列圖像的跟蹤當中由于大都考慮整個序列圖像的跟蹤效果，一般都忽略了分裂合并問題的考慮，本文在對細胞序列圖像進行跟蹤的過程中加入了基于面積和位置特征的判斷細胞分裂機制，在不太復雜的圖像中可以實現(xiàn)分裂細胞的判定。本文另一個主要工作是對于胃部圖像當中淋巴結(jié)的識別問題，傳統(tǒng)的人工識別淋巴結(jié)的方法已經(jīng)不能滿足對于大量的切片圖像的處理，所以本文在對胃部切片圖分析之后給出了一種基于目標跟蹤方法的胃部淋巴結(jié)識別方法，主要是將目標跟蹤的方法運用到胃部切片圖像當中，給出圖像中每個目標在幀間的運動軌跡，由此運動軌跡和目標自身的特性共同輔助識別淋巴結(jié)。

簡介：近些年，隨著數(shù)字化醫(yī)學成像設備如X射線、CT、MRI、超聲等在臨床醫(yī)學中的廣泛應用，醫(yī)療機構(gòu)每天都會產(chǎn)生大量的醫(yī)學數(shù)字圖像。這些醫(yī)學圖像極大的豐富和方便醫(yī)學人士和科學工作者的參考和研究，但是隨之而來的如何有效的管理和組織這些醫(yī)學圖像也成了醫(yī)學人士和科學工作者都要面對的問題。基于內(nèi)容的醫(yī)學影像檢索CONTENDBASEDMEDICALIMAGERETRIEVAL，CBMIR在這樣的背景下逐漸發(fā)展起來，在近十年里成為研究熱點。在閱讀了大量的國內(nèi)外有關的期刊、論文和書籍的基礎上，本文采用多級多特征融合的方法分別在基于醫(yī)學圖像的灰度、形狀和紋理特征方面展開了深入的分析和研究，在對現(xiàn)有算法研究的基礎上，提出了基于醫(yī)學圖像灰度形狀特征和基于醫(yī)學圖像紋理特征的兩級檢索方法。本文的主要內(nèi)容是1研究了灰度直方圖作為醫(yī)學圖像灰度特征的優(yōu)缺點，并將環(huán)形分割、累積直方圖的統(tǒng)計特征和空間分布熵的方法應用進來，對其進行了改進2對傳統(tǒng)的小波模極大值提取邊界的方法進行改進，提出采用小波分解和小波模極大值提取圖像高頻部分邊界，采用改進的CANNY算子提取低頻部分邊界，然后采用邊界融合的方法得到圖像的邊界信息，并用邊界形狀和密度直方圖對邊界進行描述。并將提取的形狀特征與之前得到的灰度特征進行了融合形成了第一級檢索算法3研究了多種基于醫(yī)學圖像紋理特征的檢索算法，重點研究了灰度共生矩陣作為醫(yī)學圖像紋理特征的優(yōu)缺點，并將梯度相位互信息法、蒙板圖法和分塊法應用到傳統(tǒng)的灰度共生矩陣當中，對其進行了改進，形成了第二級檢索算法。4基于所提出的兩級檢索算法，本文設計并實現(xiàn)了一套基于內(nèi)容的醫(yī)學影像檢索軟件系統(tǒng)。本文還對所提出的算法進行了仿真實驗，從檢索查準率、查全率等幾個方面對本文提出的算法進行評估，實驗結(jié)果證明本文所提出的算法是一種快速、有效的檢索算法。測試結(jié)果證明了本文所設計的軟件系統(tǒng)具有一定的應用性。

簡介：隨著信息技術的發(fā)展，人們對軟件的需求越來越大，質(zhì)量要求越來越高。因此，縮短軟件生產(chǎn)周期，提高軟件的可維護性和可擴展性已經(jīng)成為了軟件開發(fā)者迫切需要解決的問題。為了尋求軟件開發(fā)方法上的突破，以模型為驅(qū)動的軟件開發(fā)理念被提出，該理念為解決軟件危機提供了新思路，開辟了軟件開發(fā)模式由傳統(tǒng)的以代碼為中心向以模型為中心轉(zhuǎn)變的新時期。模型驅(qū)動架構(gòu)專注于業(yè)務的分析、模型的建立和模型的轉(zhuǎn)換，模型貫穿于系統(tǒng)開發(fā)的整個生命周期，是實現(xiàn)系統(tǒng)的設計、開發(fā)、驗證、集成和維護的核心。同時，模型驅(qū)動架構(gòu)通過建模語言的語法來抽象領域內(nèi)的共性和不變性，領域應用的多樣性則由模型的定制來實現(xiàn)。經(jīng)過多年的發(fā)展，模型驅(qū)動架構(gòu)已經(jīng)在系統(tǒng)開發(fā)中體現(xiàn)了自身的優(yōu)勢，在面向領域的軟件開發(fā)中具有良好的應用前景。本文在深入研究模型驅(qū)動架構(gòu)理論的基礎上，以醫(yī)學影像信息管理系統(tǒng)為研究方向，提出了一種面向該領域的軟件開發(fā)方法。首先，重點研究了基于領域的建模方法，并通過對該領域進行充分的需求分析，構(gòu)建出此領域的平臺無關模型。然后，通過定義模型轉(zhuǎn)換方法，實現(xiàn)模型轉(zhuǎn)換和代碼生成。最后，將生成的代碼部署到實際的系統(tǒng)中，實現(xiàn)系統(tǒng)的應用。在實際操作中，本文以圖文超聲報告工作站為例，實現(xiàn)了本研究的開發(fā)過程。同時，通過此系統(tǒng)的開發(fā)，積累了基于模型驅(qū)動軟件開發(fā)的經(jīng)驗，為相關領域的系統(tǒng)開發(fā)提供了可重用的平臺無關模型。并且，通過應用實踐表明了采用基于模型驅(qū)動的方法開發(fā)醫(yī)學影像信息管理系統(tǒng)的可行性，驗證了其在軟件開發(fā)中能有效的提高了軟件開發(fā)效率，降低了系統(tǒng)出錯率以及增強了系統(tǒng)的可擴展性和可維護性。

簡介：伴隨著科學計算可視化技術的不斷發(fā)展，醫(yī)學影像三維重建技術在疾病診斷、手術導航和輔助教學等方面也開始發(fā)揮著越來越重要的作用。其中的三維重建體繪制算法可以將各組織器官內(nèi)部的層次關系和結(jié)構(gòu)特征表現(xiàn)出來，呈現(xiàn)出具有豐富三維信息和強烈真實感的重建結(jié)果，因此具有廣泛的發(fā)展空間和良好的發(fā)展前景。由于醫(yī)學影像的數(shù)據(jù)規(guī)模較大，傳統(tǒng)的基于CPU的三維重建算法并不能很好的達到實時性的需求。近些年來，隨著基于GPU通用計算技術的迅速發(fā)展，使得這一問題出現(xiàn)了新的解決思路。開發(fā)人員可以通過充分利用GPU具有大量流處理器的特性來優(yōu)化算法效率，醫(yī)學影像三維重建的典型體繪制算法光線投射法就具備可移植的特性，本文正是基于這一課題展開分析研究的。本文首先分析研究了基于GPU進行程序設計的兩種編程模型，分別是CG語言和CUDA架構(gòu)。CG語言是將著色器程序段嵌入到圖形固定渲染管線中來實現(xiàn)對GPU芯片中處理器與存儲器的控制，而CUDA架構(gòu)則是全新的面向通用并行計算的編程模型，可以實現(xiàn)對GPU處理器與存儲器細粒度的控制。本文分析了基于GPU的多通道和單通道光線投射算法，并以此為基礎提出了一種改進的基于GPU的單步光線投射算法。只需要渲染體紋理立方體前后表面各一次就可以得到投射光線的入射點、方向和出射點等參數(shù)，并且通過深度值配合FBO對象來計算光線穿越的最大路徑，減少了渲染數(shù)據(jù)量。實驗結(jié)果表明，該算法能夠較好提升算法的執(zhí)行效率。本文分析了CUDA架構(gòu)的設計思想和編程模式，并且針對其特點對傳統(tǒng)的基于硬件加速的光線投射算法進行了改進。分析了CUDA架構(gòu)下該算法實現(xiàn)的幾點關鍵問題，結(jié)合實驗平臺硬件環(huán)境的特性設計了線程分配方案，并且運用PBO對象和共享存儲器給出了一種基于CUDA架構(gòu)光線投射算法的實現(xiàn)方案。實驗結(jié)果表明能夠快速、高質(zhì)量的完成醫(yī)學影像的三維重建。文章還對基于GPU的兩種加速方案進行了實驗數(shù)據(jù)的對比分析，并得出結(jié)論不論是在重建效果還是在渲染效率上，CUDA架構(gòu)都是實現(xiàn)醫(yī)學影像三維重建算法加速的最佳選擇方案。

簡介：隨著現(xiàn)代計算機與信號集成技術的飛速發(fā)展醫(yī)學影像學也在探索、創(chuàng)新、完善中快速發(fā)展醫(yī)學影像設備的數(shù)字化與信息化建設已成成時代潮流與發(fā)展的新趨勢計算機X射線攝影COMPUTEDRADIOGRAPHYCR、數(shù)字X射線攝影DIGITALRADIOGRAPHYDR、計算機X射線斷層掃描COMPUTERXRAYTOMOGRAPHYCT、磁共振成像MAGICRESONANCEIMAGINGMRI等多種影像技術已經(jīng)在臨床中應用并發(fā)揮著越來越重要的作用。醫(yī)學影像儀器設備投資大系統(tǒng)復雜科技含量高工作環(huán)境要求高對其安裝操作使用等方面均有嚴格要求。保證儀器經(jīng)常處于良好工作狀態(tài)發(fā)揮其應有效能對提高醫(yī)療服務質(zhì)量和實現(xiàn)預期效益意義重大。醫(yī)學影像設備是高價值、高科技含量產(chǎn)品均屬于大型醫(yī)療設備。影像設備在醫(yī)院固定資產(chǎn)中占有相當?shù)谋壤腋轮芷诙?。正確的維護保養(yǎng)、維修、管理對影像設備的良性運行至關重要。由于醫(yī)學影像設備涉及范圍較廣因此課題以CT和CR為主要切入點介紹了相關醫(yī)學影像設備的原理、構(gòu)成以及使用的注意事項與常規(guī)維護保養(yǎng)重點討論了醫(yī)學影像設備日常使用中遇到的技術故障和解決的方法對CT、CR的典型技術故障做實例分析和維修經(jīng)驗總結(jié)并對CT、CR相關發(fā)展現(xiàn)狀、及未來發(fā)展趨勢做了相關的研究。針對目前醫(yī)療設備數(shù)字化管理發(fā)展相對遲緩效率過低的情況通過對物聯(lián)網(wǎng)技術的研究提出了基于物聯(lián)網(wǎng)技術的智能醫(yī)療設備管理系統(tǒng)的設計。

簡介：遠程醫(yī)學是現(xiàn)代計算機技術、通信技術和醫(yī)學技術相結(jié)合的產(chǎn)物，在近幾十年取得了迅猛發(fā)展，使現(xiàn)代醫(yī)學發(fā)生革命性變化?；诙喙庾V技術的遠程醫(yī)學系統(tǒng)結(jié)合了成像技術和光譜技術，其成像設備體積小，根據(jù)圖像可發(fā)現(xiàn)早期病灶，具有客觀診斷的特性，是一種新型的醫(yī)療診斷模式，為遠程醫(yī)學的多元化發(fā)展提供參考。本文針對多光譜遠程醫(yī)學影像系統(tǒng)中的三個關鍵性問題做了研究，即獲取多光譜圖像的方法、醫(yī)學多光譜圖像的壓縮以及醫(yī)患之間的遠程圖像數(shù)據(jù)傳輸。論文主要做了以下三個方面的工作1提出了一種多濾光片單傳感器的多光譜成像方法，其利用多帶通的濾光片和二向色鏡，一次曝光即獲得1幅包含4波段的光譜圖，經(jīng)分離后得到4幅單波段光譜圖。根據(jù)其成像原理建立對應的數(shù)學模型，并通過實驗驗證了該模型的正確性。2分析了多光譜圖像的空間和譜間特性。根據(jù)多光譜醫(yī)學圖像紋理多、分辨率低以及相關性大等特性，采用KLTKARHUNENLOEVE變換和EZWEMBEDDEDZEROTREEWAVELET方法，先對多光譜圖像做KLT變換，消除其譜間相關性，然后對其做EZW編碼，消除其空間相關性。通過編碼可得到一組較高壓縮比、較高信噪比及較高壓縮解壓效率的數(shù)據(jù)。在圖像壓縮試驗中，一次性壓縮解壓四幅多光譜圖像時，其峰值信噪比為283、壓縮比高達90。3在UDP協(xié)議的基礎上，通過打洞技術進行NAT穿透，實現(xiàn)廣域網(wǎng)內(nèi)圖像數(shù)據(jù)的傳輸增加信息反饋機制，能有效控制圖像傳輸過程中的丟包現(xiàn)象。通過實驗驗證了NAT穿透技術及信息反饋機制的可行性。

簡介：點擊查看更多超聲醫(yī)學影像的信號處理.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：作為計算機輔助診斷系統(tǒng)的關鍵技術，醫(yī)學圖像分割問題一直是圖像分割問題領域的熱點話題。由于醫(yī)學圖像自身的多樣性和復雜性，傳統(tǒng)的分割方法不能良好的適用于醫(yī)學圖像分割，有時甚至會產(chǎn)生致命的錯誤。特別是軟組織臟器的分割更是醫(yī)學圖像分割中的難點。因此，針對腹腔CT序列圖像的特點，本文首先使用了一種基于三維區(qū)域生長結(jié)合圖像形態(tài)學的混合方法來提取肝臟輪廓，并采用自動檢測閾值的方法設定生長準側(cè)然后將基于圖割的圖像分割算法應用于肝臟輪廓的提取，通過對比實驗選擇適合的權(quán)重函數(shù)來獲得最優(yōu)的分割結(jié)果。實驗證明，基于圖割方法的分割結(jié)果要略優(yōu)于三維區(qū)域生長的分割結(jié)果，該結(jié)果具有較高的準確性，可以作為三維重建的數(shù)據(jù)集。

簡介：X射線計算機斷層掃描XCOMPUTEDTOMOGRAPHY，XCT成像是一種重要的醫(yī)學影像圖像診斷技術，與磁共振、超聲等同樣是醫(yī)生獲取信息的重要來源。與其他醫(yī)學成像方法相比，XCT醫(yī)學影像圖像具有組織結(jié)構(gòu)密度分辨率高，對人體損害小等優(yōu)點，對病理學和解剖學的研究非常重要。但是在XCT機掃描過程和傳輸圖像過程中，會產(chǎn)生圖像模糊不清或者邊界不明顯等現(xiàn)象，致使XCT醫(yī)學影像圖像的可讀性不高，醫(yī)生無法準確診斷。因此，探討醫(yī)學影像圖像在臨床的應用意義重大，研究消除XCT醫(yī)學影像圖像噪聲的方法具有很高的應用價值。傳統(tǒng)的XCT醫(yī)學影像圖像去噪方法有均值濾波、中值濾波、空域維納WIENER濾波等，但這些去除噪聲的方法在對XCT醫(yī)學圖像去除噪聲的同時一些重要的細節(jié)信息也模糊了，其圖像的處理效果滿足不了醫(yī)學診斷治療的需要。而目前被廣泛應用的小波變換圖像去噪方法其雖在時頻域具有多分辨率的特性，但缺乏在方向性上的不足，使得處理后的圖像信息在邊緣輪廓和細節(jié)特征處會產(chǎn)生一定程度的模糊，難以完整的捕捉到圖像的輪廓信息，因而不是最優(yōu)的圖像稀疏的表示方式，由此會增加臨床醫(yī)生漏誤診的幾率。為了克服上述方法對XCT醫(yī)學影像圖像噪聲成分分析不夠透徹等不足，本文首先選用了能夠很好地抓住圖像的幾何結(jié)構(gòu)特性，并能有效的實現(xiàn)圖像信息的局部的、多方向性的、多分辨率的一種真正的圖像的二維表示方法CONTOURLET去噪算法。然而由于CONTOURLET變換采取的是下采樣的操作，缺乏平移不變性，會產(chǎn)生偽GIBBS現(xiàn)象，使得去噪后的圖像失真，故對原CONTOURLET變換進行了改進，提出了非下采樣CONTOURLET變換，克服了原CONTOURLET缺乏平移不變性的缺陷。本文根據(jù)此變換，提出了一種改進的XCT醫(yī)學影像圖像去噪算法，該算法是以CONTEXT模型為基礎的經(jīng)改進變換系數(shù)閾值的非下采樣CONTOURLET變換，并進行了仿真實驗和分析，經(jīng)實驗結(jié)果分析比較表明該算法不僅提高了峰值的信噪比，還更好的保留了圖像的細節(jié)特征，有效的改善了XCT醫(yī)學影像圖像的質(zhì)量。其次，本文利用一種新圖像信號處理方法盲信號處理的重要分支獨立分量分析（INDEPENDENTCOMPONENTANALYSIS，ICA），提出一種改進的基于獨立分量分析的XCT醫(yī)學影像圖像去噪算法。該方法從分離的角度出發(fā)，認為當某一XCT醫(yī)學影像圖像受到方差不同的同一噪聲源的兩次不同污染后，在ICA的分離過程中，得到兩個新的混合圖像而經(jīng)過ICA分離后的圖像，得到分離矩陣，依此矩陣與原混合圖像進行矩陣的相乘就會得到分離的原圖像以及噪聲圖像。實驗仿真結(jié)果說明，該算法可有效提高ICA算法的性能并能獲得較高的峰值信噪比，尤其是在圖像受到嚴重噪聲污染時，借助參考噪聲的圖像可以很好地恢復出原圖像。

簡介：醫(yī)學影像可視化系統(tǒng)實現(xiàn)了醫(yī)學影像的數(shù)字化和信息化應用。但是，目前大多數(shù)的影像可視化系統(tǒng)是基于CS（CLIENTSERVER，客戶機服務器）架構(gòu)的，必須在客戶端安裝相應軟件，具有部署麻煩，不易擴展，維護費用高等缺點。同時近些年遠程診斷和區(qū)域醫(yī)療的需求不斷增大，基于CS架構(gòu)的影像可視化系統(tǒng)的缺點日益明顯。近些年，隨著AJAX、HTML5等技術的發(fā)展，越來越來的系統(tǒng)采用BS架構(gòu)。但是現(xiàn)階段實現(xiàn)的基于BS架構(gòu)的醫(yī)學影像可視化系統(tǒng)，大多數(shù)需要在瀏覽器端安裝插件，另外實現(xiàn)的功能有限，主要還是基本的2D圖像顯示、處理，無法滿足醫(yī)生快速診斷的要求，因此，亟需一種新思路來開發(fā)基于WEB的醫(yī)學影像可視化系統(tǒng)。為了解決上述問題，本文研究和實現(xiàn)了基于WEB的醫(yī)學影像可視化系統(tǒng)。本論文將系統(tǒng)分為二維可視化模塊和三維可視化模塊?；趦烧哌\算量相差很大的考慮，二維可視化模塊采用前端處理前端展示的思想設計，三維可視化模塊采用后端處理前端展示的思想設計。系統(tǒng)總體上分為前端、WEB服務器、三維渲染服務器和數(shù)據(jù)庫服務器。數(shù)據(jù)庫服務器歸檔二維影像，為醫(yī)生調(diào)閱提供病人的DICOM影像。WEB服務器實現(xiàn)龐雜的業(yè)務工作流需求，功能上包括2D工作流、3D工作流、病人列表、報告書寫、報告打印和膠片打印。三維渲染服務器主要包括三維醫(yī)學影像處理引擎（算法庫）、進程管理、3D應用服務等，為三維可視化模塊所獨有，二維可視化模塊可以不需要此模塊。前端基于HTML5CSS3JAVRIPT技術，考慮多瀏覽器、多設備、多分辨率的兼容性，遵從應答式WEB設計理念，提供可移植的、設計領先的的用戶界面。本系統(tǒng)真正意義上實現(xiàn)聯(lián)零客戶端全平臺的目的，大大提高了用戶體驗和降低了維護成本。本系統(tǒng)使用DICOM30標準，采用WADO協(xié)議傳輸影像，體現(xiàn)了開放性，符合醫(yī)院信息系統(tǒng)的標準。本系統(tǒng)實現(xiàn)了二維圖像顯示、處理，CT定位線的繪制，以及VR、MPR等三維重建功能，以及各種三維交互功能，很好的滿足了醫(yī)生的診斷需求，為醫(yī)生快速準確診斷提供了保證，另外，采用這種方式減輕了客戶端的壓力，降低了系統(tǒng)對于客戶端硬件的要求，有利于實現(xiàn)系統(tǒng)分布式與跨平臺擴展，同時系統(tǒng)還實現(xiàn)了同步閱片功能，為遠程會診和區(qū)域醫(yī)療做好了技術儲備。

簡介：S變換作為一種融合短時傅里葉變換和小波變換優(yōu)勢的算法，自1996年由RGSTOCKWELL提出以來，就廣泛的應用到了諸如電能質(zhì)量分析、天文觀測處理、地震信號分析等多個領域。隨后在1997年二維S變換的出現(xiàn)使S變換的應用更加廣泛。離散正交S變換DOST的出現(xiàn)解決了原有S變換中的冗余性問題，降低了運算復雜度。2009年，WANGY和DJ提出利用快速傅里葉變換的思想實現(xiàn)DOST的高效運算，即快速離散正交S變換FDOST算法。FDOST算法的出現(xiàn)進一步推動了S變換的廣泛應用。隨著信息技術的發(fā)展，現(xiàn)代醫(yī)療越來越多的使用各類醫(yī)學影像來輔助診斷，冠脈造影、CT、超聲等成像技術的出現(xiàn)極大的提高了診斷的準確性，對醫(yī)學的發(fā)展起到了很好地促進作用。而在使用醫(yī)學圖像的過程中不可避免的就會面臨噪聲的干擾以及存儲和傳輸?shù)男什桓叩葐栴}。因此，如何通過后期的處理提高醫(yī)學影像的質(zhì)量，同時使其傳輸與存儲更加便利，對醫(yī)學影像的應用和發(fā)展具有非常重要的意義。信號的S變換理論上可以通過先將信號做小波變換而后進行相位校正得到，因此可以說S變換是小波變換的一種特殊形式，這也就保證了將基于小波變換的某些圖像分析處理方法引入S變換中的可行性。通過在S變換中引入小波變換的閾值降噪理論，并將其應用在醫(yī)學影像處理領域，可以較為有效的減少圖像中的噪聲，提高圖像的質(zhì)量。通過對閾值降噪處理后的S變換參數(shù)進行分析發(fā)現(xiàn)較多的參數(shù)在處理后都變?yōu)榱阒怠１菊n題利用這一特性，提出了一種醫(yī)學影像降噪壓縮方法，即對圖像經(jīng)S變換降噪處理后的數(shù)據(jù)進行壓縮。通過對冠脈造影圖像以及CT圖像的實驗證明了本論文方法的可行性，其壓縮效率在相同情況下較傳統(tǒng)的圖像壓縮方法有了大幅提高，在提高醫(yī)學影像質(zhì)量的同時取得了較好的壓縮效果。隨著大數(shù)據(jù)處理的興起，出現(xiàn)了許多利用信號的稀疏性進行傅里葉變換的算法，如2012年由MIT的HAITHAMHASSANIEH等人提出的稀疏快速傅里葉變換SFFT算法被評為當年MIT的十大科技進步成果。這種稀疏傅里葉變換算法利用信號稀疏性將傅里葉變換的效率大幅度的提高。而在對醫(yī)學影像進行S變換處理過程中發(fā)現(xiàn)，S變換并未利用醫(yī)學圖像所具有的稀疏特性。由于S變換從本質(zhì)上說也是基于傅里葉變換的，這啟發(fā)我們將傅里葉變換中的利用稀疏性的算法引入S變換中，改進S變換的相關算法，從而提高S變換在處理醫(yī)學影像時的運算效率與應用性能。本論文通過研究各類稀疏傅里葉變換算法，總結(jié)出該類算法的共有步驟和關鍵技術問題，實現(xiàn)了一種利用信號稀疏性進行傅里葉變換的算法。利用該算法對隨機信號、周期信號、音頻信號進行處理的實驗結(jié)果表明了本論文實現(xiàn)算法良好的運算性能和應用前景，為下一步利用本論文中實現(xiàn)的算法對S變換進行改進，進而實現(xiàn)一種稀疏的S變換打下了基礎。