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基于改进Marching Cubes算法的乳腺MRI肿块三维重建被引量：5: 2013年; 核磁共振成像MRI(Magnetic Resonance Imaging)是目前乳腺癌肿块诊断的常用辅助手段,对图像的正确解析是关键,针对传统MC(Marching Cubes)面绘制算法应用于乳腺MRI图像的不足,提出了改进方法。首先利用乳腺MRI序列图相邻帧间图像灰度分布的相似,肿块组织形状相近等相关性,在RSF(Region-Scalable Fitting)模型的基础上利用初始轮廓迭代的方法提取肿块区域。接着将多组参数下获得的结果,依据每一帧与其前后帧的重叠面积越大越好作为条件进行筛选,使提取的等值面最优化。最后采用基于加权二次误差度量的三角形折叠方法,对面绘制产生的大量三角网格进行了简化。将所提出的改进方法应用于30例乳腺MRI序列图,实验结果表明,对于乳腺MRI肿块的三维重建在精度和绘制速度上都比使用传统MC算法有很大提高。; 朱益苗徐伟栋厉力华刘伟徐平张娟; 关键词：帧间相关性三角网格简化

乳腺肿块MRI图像的初始定位方法对比研究: 计算机辅助诊断对乳腺磁共振成像(MRI)中肿块区域的自动分割和测量为医生提供定量的诊断依据。由于医学图像本身的特异性与病灶对比度不够明显、边缘模糊等特点,目前尚未有一种稳定、普适的分割方法,因此通过对分割过程中不同阶段的...; 叶希鹏徐伟栋杨勇厉力华杨小丹张娟; 关键词：乳腺核磁共振成像模糊C均值; 文献传递

一种基于水平集的多尺度乳腺肿块分割方法被引量：19: 2010年; 作为乳腺肿块检测的重要环节,肿块分割在乳腺癌的计算机辅助诊断系统中扮演着重要的角色。提出一种基于水平集的多尺度乳腺肿块分割方法。首先对乳腺图像进行高斯金字塔分解,在粗尺度图像上使用C-V模型对肿块进行粗分割,得到的粗轮廓作为细尺度图像上的初始轮廓;考虑到C-V模型在分割灰度不均匀图像时所存在的局限性,在细尺度上提出一种局部活动轮廓模型,对粗分割的结果进行局部精细化处理。另外,为了提高分割方法的自适应能力,从粗分割结果中抽取灰度、面积特征作为局部活动轮廓模型参数设定的依据。将本文方法、C-V模型以及RSF模型应用于89例肿块病灶图像时,分别获得0.236 1、0.300 4和0.373 8的平均误分率。结果表明,所提出的多尺度方法具有更高的分割精度和鲁棒性。; 虞红伟厉力华徐伟栋刘伟张娟邵国良; 关键词：水平集多尺度乳腺X线图像

用于图像检索的三种分类器方法及其性能评价: 2010年; 为了研究基于不同分类器的基于内容图像检索(CBIR)方法检索结果之间的关系,针对3种基于不同分类器的CBIR方法—基于解析特征相似性的k近邻方法、基于学习特征相似性的BP神经网络方法和基于信息论的互信息方法,分析研究了它们各自的检索性能以及它们之间检索结果的相关度和权重相关度(相关度描述不同CBIR方法检索到相同ROI占返回ROI总数中的比例信息,权重相关度则描述这些相同的ROI在各自检索结果中的不同排序位置信息)。实验结果表明,K-NN,BP-ANN和MI之间检索结果相关度较差,当返回15个ROI时,平均查准率分别为72.6%7,0.7%和68.9%,K-NN与MI,K-NN与BP-ANN以及MI与BP-ANN之间检索结果相关度分别为7.09%,9.60%和14.37%,权重相关度分别为0.011,0.023和0.039。这表明,由于基于不同分类器,不同CBIR方法可能会检索到视觉上和排列顺序上非常"不同的"相似图像。; 王卫伟刘伟徐伟栋张娟邵国良; 关键词：基于内容图像检索分类器相关度

基于Multi-Agent的乳腺钼靶图像肿块分类方法被引量：4: 2010年; 钼靶摄影是目前使用最广泛的乳腺癌早期诊断技术,恶性肿块是钼靶图像中乳腺癌变的一种重要表现。本文提出了一种基于Multi-Agent(多智能体)的多分类器融合乳腺肿块分类方法。首先将单分类器的结果作为初状态输入到各Agent(智能体),接着通过引入决策共现矩阵,利用分类器之间的决策相关信息,在Agent之间进行信息交流,指导各个Agent向不同类别溯源,从而通过Agent之间的信息交互改变溯源概率,最终达到群体决策,得到决策类别。良性恶性肿块在形状和边缘上的差异较大,本文主要使用肿块的边缘特征和形状特征,并提出了两个新的边缘特征。实验采用了美国南佛罗里达大学的DDSM数据库作为实验数据,从中随机挑选了64个恶性肿块和64个良性肿块。实验结果表明,Multi-Agent融合算法的分类精度达94.87%优于传统的融合算法和经典的单分类器算法,其稳定性能也较融合算法及大多数单分类器的效果要好(略低于BP算法)。同时,实验结果也表明所提出的特征在表征肿块的良性恶性时起到了较好的作用。; 彭芳青厉力华徐伟栋刘伟张娟邵国良; 关键词：肿块分类器融合 MULTI-AGENT

一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块分割方法被引量：2: 2011年; 提出一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块自动分割方法。首先,应用区域统计融合方法对图像进行粗分割,将得到的粗轮廓作为后续Graph Cuts分割的初始轮廓。在迭代优化阶段,引入多尺度分析方法,以高斯金字塔分解得到的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计高斯混合模型(GMM)参数,将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补,使得算法以较少样本快速确定GMM参数以执行Graph Cuts分割。另外,为了提高算法的分割速度,采用分水岭算法产生一个区域邻接图,以较少样本代替像素邻接图。将本文方法、交互式Graph Cuts算法以及GrabCut方法应用于110例肿块病灶图像时,分别获得1.57、3.46和5.01的平均误分率。结果表明,相比于传统分割方法,本文提出的多尺度方法具有更高的分割精度和鲁棒性。; 吴相颖徐伟栋厉力华刘伟张娟邵国良Zheng Bin; 关键词：GRAPH CUTS 多尺度乳腺X线图像

基于眼动感知信息的彩色图像感兴趣区域提取算法被引量：2: 2011年; 提出了一种由眼动感知信息引导区域生长的彩色图像感兴趣区域提取算法。在对被试眼动感知数据分析的基础上,算法首先提取感兴趣位置点,然后以这些点的邻域信息作为种子点,在特定的颜色空间中采用颜色同质准则提取出一系列初始感兴趣区域,最后将这些区域按照被试的"关注度"进行排序得到最终的感兴趣区域。算法在RGB、HSV、L*a*b等颜色空间中进行了测试。实验结果表明,提出的算法在RGB和HSV色彩空间中得到的感兴趣区域更加符合人的主观感知,具有一定的应用价值。; 李双刘伟徐伟栋厉力华柯尔挺武利Bin Zheng; 关键词：视觉感知感兴趣区域眼动仪

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国家自然科学基金(60705016)