經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庠卺t(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、由于醫(yī)學(xué)影像本質(zhì)上具有模糊性、不均勻性和易受噪聲污染等特點(diǎn)，如何對(duì)所獲得的醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行后處理，得到更有診療價(jià)值的信息就變得尤為重要。本文研究了一種新的時(shí)頻分析方法--經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒?，并將其用于醫(yī)學(xué)圖像的后處理當(dāng)中。 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition，EMD)方法是Huang等人提出的一種新的信號(hào)處理方法，在非平穩(wěn)信號(hào)分析方面有良好的性能，是完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，且具有多尺度特性。由于EMD方法對(duì)

2、一維信號(hào)處理的良好效果，國內(nèi)外學(xué)者將其推廣到二維，提出了二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Bidimensional EmpiricalMode Dccomposition，BEMD)方法并應(yīng)用于二維信號(hào)處理。由于二維信號(hào)的復(fù)雜性，BEMD方法還存在許多問題有待改進(jìn)。本文在深入研究已有BEMD方法的基礎(chǔ)上，針對(duì)相關(guān)問題給出了相應(yīng)的改進(jìn)方案，提出了改進(jìn)的BEMD方法，并將其用于醫(yī)學(xué)圖像的去噪和分割的研究。 本文針對(duì)MRI醫(yī)學(xué)圖像信噪比低的特點(diǎn)，提

3、出了兩種基于BEMD方法的醫(yī)學(xué)圖像去噪：一種是基于固有模態(tài)函數(shù)加權(quán)閾值的醫(yī)學(xué)圖像去噪。該方法主要考慮到圖像經(jīng)過BEMD分解后，其高中頻成分是噪聲信息的主要分布層，所以采用固有模態(tài)函數(shù)加權(quán)閾值對(duì)其實(shí)現(xiàn)去噪。另一種是基于BEMD和小波閾值的醫(yī)學(xué)圖像去噪，該方法主要是考慮結(jié)合小波閾值的方法對(duì)各固有模態(tài)函數(shù)的高中頻成分進(jìn)行去噪處理，最后重構(gòu)原圖像來達(dá)到去噪的效果。 本文針對(duì)MRI醫(yī)學(xué)圖像的組織結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，提出了一種基于BEMD和灰度共生矩