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利用SIFT特征和群体统计信息进行CT前列腺图像分割被引量：2: 2010年; 提出了一种采用活动形状模型的图像自动分割方法,用于对放疗中CT前列腺图像的自动分割。活动形状模型的关键问题包括形状模型与表面模型的构建,本文利用尺度不变局部特征在前列腺图像边界上的特异性,建立了精确的前列腺表面模型。为了更好地描述特定病人前列腺形状变化,本文提出了在线学习训练机制,在当前病人样本数较少的情况下,采用群体统计信息建立形状模型,随当前病人样本数的增加,逐步增加当前病人样本统计信息在对构建形状模型的权重。本文对24个病人的共264套图像进行了实验,结果显示平均Dice相似性系数为90.5%,平均表面距离为1.90mm,表明本文方法有很高精确,264套图像中只有一套图像的Dice相似性系数小于70%,表明本方法有很好的鲁棒性。; 冯前进秦安陈武凡; 关键词：活动形状模型尺度不变特征变换

改进模糊C-均值分割算法在多发性硬化症MR脑部图像中的应用被引量：1: 2011年; 背景:脑部MR图像是一种无纹理的图像,未被噪声污染的脑部MR图像的灰度值具有分片为常数的特点。因此,在聚类过程中灰度值有趋向于在同一个分割区域中相对接近的性质。目的:寻找一个能够自动分割多发性硬化症病灶的模糊C-均值改进方法,为临床对于多发性硬化症的判断提供更方便的工具。方法:考虑到脑部MR图像相邻象素属于同一分类的概率相近的特性,在迭代过程中对8邻域数据集进行滤波以降低噪声对聚类精度的影响,提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法。就是将模糊C-均值聚类算法迭代过程中得到的灰度值看作一个数据集,用每个象素邻域象素的灰度值修正该象素的模糊隶属度取值,从而达到利用空间信息抑制噪声的目的。结果与结论:选取了10个多发性硬化症患者的脑部MRI图像进行试验。通过对多发性硬化症患者MRT1脑部图像和T2液体衰减反转回复脑部图像的分割实验,结果显示该算法能够有效分割多发性硬化症病灶,与其他方法所做的多发性硬化症病灶分割相比,本算法更易于实现,运算时间短,同时结果与临床医生的勾画比较重叠率较高,对其临床辅助诊断具有重要作用。; 黄骁李彬冯前进; 关键词：图像分割多发性硬化症 MR图像

融合图像特征的一致点匹配方法及其应用被引量：1: 2012年; 提出一种基于图像特征的一致点漂移匹配方法进行3维形状点集对齐,在匹配过程中结合点的几何空间信息和图像特征信息构造目标函数,依据点之间的图像特征差异调整原始一致点漂移匹配方法中的高斯混合模型。使用3维前列腺和肝脏点集进行匹配的仿真实验,结果表明本文方法可有效减少匹配误差,其中肝脏点集匹配误差从1.84 mm降低到1.54 mm,前列腺点集匹配误差从0.83 mm降低到0.60 mm。利用本文提出的形状点集对齐方法建立活动外观模型,对3维前列腺CT图像进行分割,分割精度有一定提高,即体素正确覆盖率从88.7%提高到90.2%。; 张久楼李春丽冯前进陈武凡阳维; 关键词：高斯混合模型特征信息

基于统计信息及个体信息的统计形状模型的肝脏分割被引量：2: 2012年; 目的提出一种精确有效的分割CT图像中的肝脏区域的算法。方法在统计形状模型的基础上加入灰度模型,其中灰度模型包含了训练集中图像的统计灰度信息和测试集中病人的特异性信息。既从整体上对肝脏组织分割进行控制,又从边缘细节上加以优化。结果对测试集中的10个数据进行测试,相较于传统方法,OE和ASD有明显的提高。结论提出有效的灰度模型不仅提高了分割的精度,而且增强了稳定性。; 李春丽张久楼冯前进; 关键词：统计形状模型肝脏分割

对亮度不均匀性图像的活动轮廓线分割被引量：1: 2011年; 基于区域的活动轮廓模型的基本思想是允许轮廓线形变以获得最小化的区域能量函数,由于通常依赖于每个待分割区域的亮度均匀性,因而不能正确分割亮度不均匀性图像。同时活动轮廓模型传统的基于水平集的数值解法运算速度慢,对初始条件敏感。提出一种基于可伸缩局部区域拟合能量的活动轮廓线模型及其全局凸分割方法,以图像的局部区域内亮度不均匀性相对较弱为依据,以核函数获取图像的局部区域,通过定义局部区域内轮廓线的拟合能量函数和其轮廓线两边的局部灰度近似函数来分割亮度不均匀性图像,使轮廓线的进化不再依赖于图像的亮度均匀性,再使用SplitBregman优化方法来进行模型的数值运算。实验结果表明,该算法既能较好地分割亮度不均匀性图像,又具有比基于水平集的传统算法快速的轮廓线进化速度。; 王文辉郝立巍周寿军冯前进

一种基于图割的交互式脑膜瘤核磁共振图像分割方法被引量：4: 2011年; 为实现脑膜瘤核磁共振(MR)图像的精确分割,本文提出了一种新的基于图割的交互式图像分割算法。该方法首先提取高维图像特征,然后利用加权KNN(K-Nearest Neighbor)分类器估计待分类像素属于肿瘤与背景区域的概率,并构造新的能量函数;最后采用图割优化方法对能量函数优化求解。对脑膜瘤MR图像的分割实验表明,本方法较基于灰度信息的图割方法在精度上有明显提高。; 李拴强冯前进陈武凡林亚忠; 关键词：图割

统一计算设备架构并行图割算法用于肝脏肿瘤图像分割被引量：4: 2010年; 统一计算设备架构(CUDA)技术使GPU通用计算(GPGPU)从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式(SIMD)下完成高性能并行计算。在研究了CUDA的设计思想和编程方式的基础上,对图割算法进行了并行改造,并在CUDA上实现了其并行化。结合肝脏肿瘤的特点,引入感兴趣区域,改进了交互方法,实现了对肝脏肿瘤的分割。实验结果表明,该方法分割结果准确,鲁棒性强,执行效率高,易于交互和扩展。; 李拴强冯前进; 关键词：图割肝脏肿瘤

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国家自然科学基金(30900380)