目的 为解决修复后的投影数据与周围投影数据之间过渡不连续的问题,提出一种基于正弦图融合的CT金属伪影校正算法.方法 通过预处理和K均值聚类技术将具有相同空间信息的组织聚在一起生成先验图像,并根据金属区域与先验图像的投影差异校正原始图像投影以得到校正后的投影数据,最后采用滤波反投影算法重建得到校正后的CT图像.结果 在CT仿真数据验证中,基于先验插值的金属伪影校正(Fusion Prior-Based Metal Artifact Reduction,FP-MAR)算法在单金属校正和多金属校正中的峰值信噪比分别为0.943和0.915,比线性插值校正金属伪影(Linear Interpolation Based Metal Artifact Reduction,LI-MAR)算法分别增加了28.65%和44.55%;FP-MAR算法在单金属校正和多金属校正中的结构相似性分别为0.984和0.961,比LI-MAR算法分别增加了48.41%和64.27%.临床CT伪影影像验证中,FP-MAR算法校正后CT金属伪影的主观评价高于LI-MAR算法校正后的CT金属伪影图像,且二者差异有统计学意义.结论 本研究提出的算法可有效解决修复后的投影数据与周围投影数据之间过渡不连续的问题,更好地保留金属结构附近的信息.

超声图像有斑点噪声,且对比度低、边界模糊,所以甲状腺超声图像分割较为困难.针对此问题,本研究提出一种结合双边滤波(bilateral filters,BF)和改进边缘指示函数的距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution,DRLSE)模型的分割算法.先对甲状腺超声图像进行双边滤波,然后采用改进的DRLSE模型对甲状腺进行分割.通过与采用另外两种边缘指示函数的DRLSE模型对比,本研究提出的BF-DRLSE模型能减少斑点噪声对分割过程的影响,并在明显减少曲线演化运行时间和迭代次数的情况下有效分割甲状腺.

目的 针对传统艾灸操作不便、手法重复性差、安全防护及环境污染等问题,本文设计一种智能艾灸手法模拟系统,能达到更好治病和保健的目的.方法 应用感光元件采集施灸部位图像,经双边滤波、畸变校正等预处理后,通过颜色识别及模板匹配获取贴于施灸部位标志点位置,坐标变换后控制机械臂,实现腧穴定位、艾灸手法模拟、安全防护及艾烟净化等功能.结果 经各项性能测试,本系统可执行雀啄灸和回旋灸等灸法,能实时切换运行模式,通过AP P蓝牙传递指令满足临床治疗和保健的需要.结论 本系统可实现腧穴定位、模拟艾灸手法操作等,替代传统灸疗减轻医生工作强度,具有很好的应用前景.

脊髓损伤慢性期胶质瘢痕及其所包绕的囊腔所构成的脊髓坏死区域在磁共振成像(MRI)中形态各异,边界模糊.针对单纯根据图像无法准确识别脊髓坏死区域这一问题,提出一种基于病理切片"金标准"来标记MRI图像实际坏死区域的方法.双边滤波去噪并刚体配准脊髓损伤慢性期的多模态MRI图像,使用Snake模型进行脊髓的分离,并利用双三次插值法对脊髓进行拉直.采用双树复小波变换融合不同模态的图像后,基于病理切片的胶质瘢痕及囊腔区域与MRI图像的脊髓坏死区域具有空间相对位置一致性的特点,建立从脊髓病理切片到MRI图像的空间映射关系,最终实现MRI图像中实际坏死区域的标记.以圆度和偏心率作为形状评价指标,对本方法标记的MRI坏死区域与病理切片"金标准"结果进行对比,相似度分别达到了0.93±0.03和0.97±0.02.结果表明,应用本方法构建的映射关系能较为准确、客观地标记MRI图像的实际坏死区域,为后期计算机自动识别与分割MRI坏死区域奠定基础.

目的 为有效提取更多无参考CT图像质量特征,本文提出一种基于预恢复图像先验信息的医用CT图像质量评估策略(PR-IQA),利用多信息融合输入提高IQA模型性能.方法 基于卷积神经网络(CNN)的无参考医用CT图像质量评估策略.该方法利用图像恢复算法中的图像质量特征先验信息,将其以预恢复图像和恢复前后残差图像的形式,与原始失真图像信息融合输入到两个CNN中,通过多信息融合以提升CNN的特征提取能力和预测性能.实验使用基于Mayo诊所公开螺旋CT数据所建立的医用CT图像质量评估数据集.通过计算定量指标以及统计学检验对PR-IQA性能进行评估,分析了不同超参数设置对PR-IQA性能的影响.并将PR-IQA与基于单个CNN模型直接对原始失真图像进行NR-IQA的方法(BASELINE)以及8种经典的IQA算法进行对比实验.结果 对比实验结果 表明,基于3种不同图像恢复算法先验信息(双边滤波、非局部均值滤波、三维块匹配协同滤波)的PR-IQA模型性能优于所有对比IQA算法.并且相比BASELINE方法性能均有提升,其中PLCC平均提升12.56％,SROCC平均提升19.95％,RMSE平均降低22.77％.结论 本文提出的PR-IQA方法能够充分利用图像恢复算法的先验信息,有效地预测医用CT图像质量.

目的 将双边滤波引入基于可变形矢量场(DVF)的4D-CBCT重建,实现全自动滑动运动补偿4D-CBCT重建.方法 首先利用所有相位投影,用改良的运动补偿瞬时代数重建技术(Modified Simultaneous Algebra Reconstruc-tion Technique,mSART)生成高质量参考相位.初始4D-DVF通过0％相位和其他相位图像依次配准生成.之后通过配准目标相位测量投影和参考相位变形到目标相位后的正投来优化求解4D-DVF.优化过程中的损失函数平滑约束项中引入双边滤波.其包含3个子核:空间域Guassian核;图像强度域Guassian核;和DVF域Guassian核.选择合适的子核方差提取滑动运动,采用非线性共轭梯度算子优化,用B样条心脏躯干体模(NURBS-based Cardiac-Torso phantom,NCAT phantom)验证算法.采用量化评价指标:Root-Mean-Square-Error(RMSE)和最大误差(MaxE);重建图像提取的肺轮廓Dice系数和相对重建误差(RE)评价算法性能.结果 NCAT模体的双边滤波重建运动轨迹的RMSE/MaxE为0.796/1.02 mm;原始重建方法的相应结果为2.704/4.08 mm.图像中的特定结构如肋骨位置,心脏边缘的定义,纤维结构通过双边过滤都得到了更好的纠正.结论 开发了一种基于双边滤波的全自动滑动运动补偿4D-CBCT方案,数字模体研究证实了改进的运动估计和图像重建能力,其可被用作肺SBRT治疗的4D-CBCT图像引导工具.

目的 为解决乳腺超声图像在采集和传输过程中引入噪声导致图像质量下降,影响乳腺癌早期诊断的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)与改进模糊的乳腺超声图像增强方法.方法 首先,通过改进模糊算法增强图像对比度;然后,采用NSST将图像分解为低频部分和高频部分,其中对低频部分进行线性变换以调整图像整体对比度,对高频部分采用阈值模型去除图像中的噪声;最后,将处理后的高频部分和低频部分通过逆NSST获得增强图像.采用信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和对比噪声比(Contrast to Noise Ratio,CNR)衡量算法去噪性能,结构相似性、特征相似性和信息熵衡量算法细节保留能力,平均梯度衡量算法对比度增强效果.结果 本文方法增强后图像的SNR为2.108,CNR为0.903,信息熵为7.363,平均梯度为9.439,结构相似性为0.939,特征相似性为0.972,均明显高于基于非局部均值自适应选择搜索区域图像去噪算法、基于NSST与模糊对比度的增强算法和基于双边滤波的NSST去噪算法.结论 该图像增强方法在保证图像结构的条件下,能有效降低噪声,增强图像对比度,具有一定的实际应用价值.