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河北省教育厅科学技术研究计划(2010218)

作品数：8 被引量：28H指数：3
相关作者：郑伟郝冬梅吴颂红孙雪青田华更多>>
相关机构：河北大学更多>>
发文基金：河北省教育厅科学技术研究计划国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 5篇电子电信
  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 7篇图像
  • 5篇肿瘤
  • 5篇甲状腺
  • 4篇腺肿瘤
  • 4篇甲状腺肿
  • 4篇甲状腺肿瘤
  • 3篇图像分割
  • 3篇B超图像
  • 3篇超图
  • 2篇水平集
  • 2篇图像配准
  • 2篇图像融合
  • 2篇配准
  • 2篇群算法
  • 2篇人工蜂群
  • 2篇人工蜂群算法
  • 2篇蜂群算法
  • 2篇NSCT
  • 2篇SHEARL...
  • 2篇SPECT

机构

  • 8篇河北大学

作者

  • 8篇郑伟
  • 6篇郝冬梅
  • 4篇吴颂红
  • 2篇孙雪青
  • 2篇田华
  • 1篇孟繁婧
  • 1篇潘正勇
  • 1篇孙淳晔
  • 1篇张丽
  • 1篇张晓丹
  • 1篇郭莉莉
  • 1篇马泽鹏

传媒

  • 3篇光电工程
  • 2篇激光杂志
  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇河北大学学报...

年份

  • 1篇2015
  • 4篇2014
  • 2篇2013
  • 1篇2011
共 8 条 记 录，以下是 1-8
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排序方式：
基于改进归一化割的甲状腺肿瘤B超图像分割被引量：1
2013年
为了实现甲状腺肿瘤B超图像和核素图像的图像配准融合以及得到特征级图像配准所需要的特征区域,需分割出甲状腺、肿瘤及其周围组织。这类图像在形成过程中往往会产生斑点噪声使图像质量较差,且具有灰度对比度低和亮度分布不均匀等特点,提出一种基于各向异性扩散的归一化割分割法,将各向异性扩散模型引入到归一化割中,并通过调节模型参数来对甲状腺肿瘤B超图像进行去噪和边缘增强,优化了归一化割中轮廓线图和权值矩阵,在一定程度上避免了归一化割的过分割和欠分割,实验结果证明了该方法的可行性。
郑伟张丽田华郝冬梅吴颂红
关键词：图像分割B超图像甲状腺肿瘤各向异性扩散
基于相位一致性改进的DRLSE超声图像分割模型被引量：6
2014年
针对距离正则化的水平集演化(the Distance Regularized Level Set Evolution Mode,DRLSE)模型难以处理弱边缘图像、演化效率低问题,提出一种新的基于相位信息的水平集超声图像分割算法(the Distance Regularized Level Set Evolution Mode Based on Phase Congruency,PDRLSE)。该算法利用相位一致性检测原理,构造新的边界指示函数,代替了DRLSE模型中的边界停止函数,得到新的能量泛函。实验结果表明:该方法在分割超声图像时,能够较好的分割出甲状腺肿瘤目标,且演化效率也有所提高。
郑伟潘正勇郝冬梅
关键词：图像分割变分水平集相位一致性超声图像
Shearlet变换和稀疏表示相结合的甲状腺图像融合被引量：7
2015年
针对甲状腺肿瘤超声图像对比度低和SPECT图像边界模糊的特点,结合多尺度几何分析和单尺度稀疏表示的思想,提出了一种Shearlet变换与稀疏表示相结合的图像融合算法。首先,用该变换对已经精确配准的源图像进行分解,得到图像的高低频子带系数。对稀疏性较差的低频子带系数进行字典训练并求解其稀疏表示系数,并采用能量值取大的规则进行融合。高频子带系数采用区域拉普拉斯能量和的规则。最后,用Shearlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于多尺度融合方法和单尺度下基于稀疏表示的图像融合方法。
郑伟孙雪青郝冬梅吴颂红
关键词：图像融合甲状腺肿瘤SHEARLET变换
基于人工蜂群算法的SPECT-B超甲状腺图像配准被引量：1
2014年
为了提高甲状腺肿瘤检出的准确率,提出一种基于人工蜂群算法的SPECT和B超甲状腺图像配准。首先,针对来自两个不同成像设备的SPECT和B超甲状腺图像灰度差异大的特点,使用NSCT和GCBAC相结合的方法提取B超图像感兴趣的轮廓特征,用KFCM的方法提取SPECT图像的轮廓特征;然后以互信息作为相似性测度,建立仿射变换模型,并以改进的人工蜂群算法作为优化策略来优化配准所需的空间变换参数。实验结果表明,该方法可以有效提高配准速度,具有较好的配准效果。
郑伟郭莉莉赵茏菲梁曾郝冬梅
关键词：甲状腺肿瘤B超图像NSCT人工蜂群算法
结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合被引量：3
2014年
针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解,分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则,低频子带系数使用改进的加权融合规则,并把果蝇优化算法引入低频融合过程,以互信息作为适应度函数来获取最优值,克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后,用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。
郑伟孙雪青郝冬梅吴颂红
关键词：图像处理图像融合SHEARLET变换
基于NSCT和人工蜂群算法的图像配准被引量：3
2014年
为了增加颅脑肿瘤的诊断信息,提出了基于NSCT(Nonsubsampled ContourletTransform)和改进的人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)的颅脑CT(Computed Tomography)图像和MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像的配准方法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换,分解成高频子带和低频子带,分别提取两幅图像的低频图像作为参考图像和待配准图像,以互信息作为相似性测度,选用刚体变换模型求解空间变换参数,然后提出一种改进的人工蜂群算法来优化配准所需的空间变换参数。实验结果表明,该方法可以有效提高配准速度,具有较好的配准效果。
郑伟郭莉莉赵茏菲梁曾
关键词：颅脑肿瘤NSCTMRI图像人工蜂群算法
基于混合蛙跳算法的SPECT-B超甲状腺图像配准被引量：7
2013年
为了降低甲状腺肿瘤的误诊率和漏诊率,提出将甲状腺肿瘤的SPECT图像和B超图像进行多模异机融合,提供涵盖功能信息和结构信息的融合后图像,为手术规划和放射治疗提供依据.配准是融合的前提,针对2种成像模式的不同特点,采用阈值方法和图割方法提取轮廓并填充为二值图像,建立仿射变换模型对待配准图像进行变换,将混合蛙跳算法引入基于特征的配准过程中,将局部区域的二值图像的互信息量作为适应度函数以获取水平平移量、垂直平移量和旋转角度的全局最优解.实验表明,该算法具有参数少、配准精度高、鲁棒性强等特点,为2种模式图像的融合奠定了基础.
郑伟孟繁婧田华郝冬梅吴颂红
关键词：甲状腺肿瘤B超图像特征配准混合蛙跳算法
基于改进测地线模型的医学图像分割被引量：1
2011年
提出了一种由测地线活动轮廓模型GAC(Geodesic Active Contour)和局部区域信息相结合的图像分割新方法LGAC(Local Geodesic Active Contour)。构造了基于图像局部信息的演化曲线符号压力函数和演化模型,用水平集方法演化实现,零水平集能准确地在目标边缘收敛,对目标背景对比度较低的图像的分割达到理想效果。利用高斯核函数对水平集函数平滑处理以维持演化稳定,节省了计算时间。实验结果证明了该方法的可行性。
郑伟孙淳晔张晓丹马泽鹏
关键词：图像分割测地线活动轮廓模型水平集
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