目的:提出一种基于Canny边缘检测算法求取CT胸腔图像噪声的方法。方法:选取2021年采集的男性志愿者的CT胸腔图像250张，通过Canny自适应阈值法提取CT胸腔图像轮廓，并比较Sobel算法、Canny双阈值法和Canny自适应阈值法的相似度；使用霍夫变换来确定感兴趣区域，考察感兴趣区域的选取大小、重建卷积核和管电流对CT胸腔图像噪声的影响。结果:Canny自适应阈值法保留了更多细节，边缘的连续性和完整性有所提高，对边缘检测与图像分割更加灵活以及更加具有鲁棒性。Canny自适应阈值法结构相似性指数最高（0.644），均方根误差最小（0.371），其在边缘轮廓检测方面相似度最高，效果更显著。随着方形感兴趣区域大小的增加，平均噪声呈现下降趋势，噪声标准差在某些区间有所增加，特别是在较大的方形区域。在同一重建卷积核的情况下，CT胸腔图像升主动脉的平均噪声比胸主动脉的高，升主动脉的噪声标准差比胸主动脉的低。对于升主动脉，重建卷积核E的升主动脉平均噪声（41.97 dB）最低，噪声标准差（20.64 dB）最大；对于胸主动脉，重建卷积核E的平均噪声（30.78 dB）最低。胸主动脉的平均噪声和噪声标准差随管电流的增加而下降。结论:提出了一种基于Canny边缘检测算法求取CT胸腔图像噪声的方法，适用于检测CT胸腔图像。

目的:提出一种基于霍夫变换(HT)的新算法提高射波刀自动质量保证(AQA)测试胶片影像分析的准确性与稳定性，并探讨胶片图像的扫描分辨率对测试结果的影响。方法:获取9对胶片对AQA模体进行分析测试，首先利用中值滤波对灰度化后的胶片影像预处理，去除噪声干扰；再使用全局阈值对图像进行二值化分割，对分割后的图像进行边缘检测并利用HT提取胶片边缘直线，将胶片图像变换至正确位置；最后利用边缘检测和HT提取出影像中射野投影圆和钨球投影圆的圆心，通过分析同心度最终得到AQA测试的误差分析结果。结果:所有样本分别使用本算法与原软件算法所得等中心误差结果差异无统计学意义( P>0.05)，其标准差差异有统计学意义( P＝0.027)；表明本算法在保证了胶片分析准确性的同时具有更好的稳定性。两种方法均不能通过采用分辨率更高的胶片影像来提高分析结果的准确性和稳定性。 结论:本算法排除了胶片扫描摆位误差造成的干扰，为射波刀系统AQA工作提供了一种更稳定的途径。

为了提高早期肺癌筛查中肺结节计算机辅助检测、辅助诊断的准确性,提出一种多种方法结合的低剂量CT图像肺实质自动分割算法.首先利用改进的多方向形态学滤波算法进行预处理;然后利用聚类法、flood-fill算法去除背景,实现粗分割;接着利用引入霍夫变换的改进三维区域生长算法去除气管和主支气管树;最后利用分水岭算法和二维凸包算法实现肺实质细分割.实验结果通过对ELCAP数据库中的50个低剂量CT序列利用本研究算法进行处理,验证了该算法的有效性,正确分割率达到95.75%.为肺结节检测等后期的诊断提供了有价值的参考信息.

目的 由于化验单内容可以真实地记录患者健康状态,因此将纸质的化验单转为医疗电子档案进行存储在进行保险理赔、转院、远程会诊、建立健康档案时都具有重要作用.但目前在临床上尚缺乏能识别化验单内容,把化验单直接转成医疗电子档案的工具,为此本文设计了一套完整的自动化医学化验单内容的光学字符识别(optical character recognition,OCR)方法.方法 首先对化验单图像进行预处理,利用大津法对化验单图像进行二值化、用霍夫变换对图像进行抗扭斜和特征提取,然后使用Tesseract的集束搜索算法和K邻近算法对化验单内容进行识别,对字库进行训练,利用医学词典文件与模糊字文件来对识别内容进行纠错,并以此建立医学化验单OCR引擎.最后利用从上海某社区医院收集的302条化验单数据对OCR引擎的准确率进行了评估.结果 经评估验证,本文方法的识别准确率为92.72％,可基本满足临床需求.结论 基于Tesseract建立的医学化验单OCR引擎可以免去手动输入化验单数据的麻烦,医生仅需拍照上传化验单照片,即可将化验单中的内容转成结构化医疗电子档案,极大提高了医生的工作效率,有助于数据的进一步利用.