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  • 标签: 中华人民共和国 检索方法 外科手术学 杂志 电子版 新闻出版局
  • 简介:目的本文针对黑素细胞肿瘤(MelanocyticTumorMT)图像情况复杂,较难分割的问题,提出了一种综合数字图像分割算法,探讨MT的早期诊断。方法首先应用统计区域融合方法(SRM)实现图像分割成多块纹理一致的区域。然后对图像以HSV彩色空间的H和S分量为特征,使用K均值聚类算法将图像聚为9类。最后,将聚类结果在HSV彩色空间的H和S分量值分别映射到[0,1]区间,再分别对H分量和S分量取阈值,得到最终的边界分割结果。结果对MT图像能够按照其纹理差异将其有效划分为多个区域,较为准确标识出皮损区域。结论综合对多种方法结果的对比,本方法优于传统的大津阈值法、K均值法和活动轮廓法。同时对过去基于SRM的MT图像分割方法进行了改进,在处理复杂MT图像时效果明显好于传统方法

  • 标签: 统计区域融合 K均值 HSV彩色空间 黑素细胞肿瘤 图像分割
  • 简介:图像配准是图像分析和处理的基本问题,在医学影像,遥感遥测,计算机视觉等领域有着广泛的应用。基于边缘提取和利用Fourier变换和Mellin变换,本文提出了估计医学图像之间的配准参数的新方法。文中的计算机模拟结果表明,这种方法非常适合多模态医学影像处理。

  • 标签: 配准 FOURIER变换 Mellin变换 边缘提取
  • 简介:小波降噪中阈值选取是一个影响图像质量的关键问题。本文提出了一种对辐射图像进行降噪的自适应小波方法,对小波分解的子带系数进行自适应阈值处理,并采用了小波模极大跟踪技术,把小波系数分为信号和噪声两部分,分别采取不同的阈值。这种方法可以最大限度的保存图像细节,同时也有效的去除噪声。

  • 标签: 小波变换 自适应 阈值 模极大
  • 简介:本文阐述了基于形变模型(DeformableModels)的LevelSet分割方法的基本原理及其特点,介绍了在图像域的实现方法,实现并改进了基于该模型的NarrowBand快速算法.该算法的基本流程是:先在需要分割的目标内或外给定一封闭的初始曲线,通过Gaussian滤波后计算图像的梯度,最后通过NarrowBand算法完成轮廓线的抽取.该算法应用于医学CT/MRI影像以及显微图像的目标分割中,取得了较好的实验结果,证明该方法非常适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的目标进行快速精确分割.文中给出了算法实现的基本流程、相关参数的选取准则和部分实验结果.实验发现算法中涉及的参数对提取的轮廓线的精确和光滑程度有较大影响.

  • 标签: 形变模型 Level SET NARROW Band算法 图像分割
  • 简介:摘要:本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统,其中主要包括:获取待检测的眼底图像;对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测;对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测,所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度;基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测,互不影响,可以较为精确的判断每个特征的类别,同时进行多种类别多种显著度的特征的检测,可以高效精确的对眼底图像进行检测。

  • 标签: 机器学习 眼底图像 慢性病
  • 简介:摘要:本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统,其中主要包括:获取待检测的眼底图像;对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测;对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测,所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度;基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测,互不影响,可以较为精确的判断每个特征的类别,同时进行多种类别多种显著度的特征的检测,可以高效精确的对眼底图像进行检测。

  • 标签: 机器学习 眼底图像 慢性病
  • 简介:提出一种基于半监督EM聚类的彩色图像分割方法,算法利用了有限的人工信息,即在图像上点击有限的几个点以标识对应区域之间的关系,从而得到满足给定限制的精确图像分割结果.算法首先对图像进行量化处理,而后在量化后的色彩空间中集成先验的分割信息进行色彩聚类.实验表明算法运行速度快,分割效果好,具有很高的应用价值.

  • 标签: 图像分割 半监督聚类 高斯混合模型
  • 简介:本文提出了一种基于局部能量的自适应图像融合方法.首先对原始图像进行小波分解,得到低频和高频子图像.然后分别计算高频子图像的局部能量,再根据不同图像的相应局部能量,计算局部能量熵,并根据值局部能量熵构造融合系数,从而实现图像融合.最后通过小波反变换,得到完整的融合.实验结果表明该方法有较好的融合效果.

  • 标签: 图像融合 小波变换 局部能量 局部能量熵
  • 简介:针对现有的图像分割方法存在的精度低、稳定性较差的问题,提出了一种基于猫群优化算法的图像多阈值分割方法。本文将猫群优化算法(CatSwarmOptimization,CSO)引入到图像分割中,以最大类间方差作为猫群优化算法求解的适应度函数,利用猫群优化算法中猫的两种行为模式——搜寻模式和追踪模式来快速搜寻图像多阈值分割的最佳阈值。实验表明,与粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)、头脑风暴算法(BrainStormOptimization,BSO)和人工蜂群算法(ArtificialBeeColony,ABC)相比,CSO在图像分割时的精确性、收敛速度及稳定性上有显著优势。在3阈值图像分割时,所提方法找到最优个体需要的平均迭代次数最少,且稳定性比ABC、BSO和PSO分别提高了5%、10%和80%。

  • 标签: 多阈值分割 猫群优化算法 粒子群优化算法 头脑风暴算法 人工蜂群算法
  • 简介:摘要 : 随着科学技术的高速发展, 磁共振成像设备也呈现日新月异的变化, 为许多新技术的 临床应用提供了坚实的 硬件基础 ,使一些 困扰临床的 伪影、心血管成像难题得到解决。本文 对目前临床医学医学图像处理装置和方法以及磁共振成像设备进行分析 ,论了 述医学影像设备在临床应用的重要性。

  • 标签: 医学影像设备 方法 磁共振成像 设备  
  • 简介:彩色空间变换法是图像融合的经典算法之一,本文提出了一种彩色空间变换与小波变换结合的多聚焦图像融合算法,发挥了两种变换算法的优点.算法首先把源图像变换到YIQ空间,对所有图像的各个颜色分量进行小波分解;对小波分解后的高低频分量采取不同的融合规则,构造小波系数;然后以亮度Y分量作为衡量标准,通过一致性检测得到融合系数;最后进行小波逆变换,再进行YIQ反变换得到融合后的图像.对比实验结果表明,此方法的最佳小波分解层数为2层.最佳小波分解层数越少,图像融合的计算量越小.该方法在减少计算量的同时,也提高了融合质量.融合图像平滑自然,具有很好的视觉效果.

  • 标签: 图像融合 多聚焦 YIQ变换 小波变换
  • 简介:本文描述了一个基于小波的图像复原方法,该方法首先将图像和运算用小波表示,得到退化模型的多分辨率稀疏矩阵表示法,使用该法我们得到了一个多级正则化图像复原算法,并可有效地进行平滑约束,最后,我们对所提算法进行了验证,取得了较好的结果。

  • 标签: 图像复原 小波 多分辨率 多级算法 正则化
  • 简介:针对在可见光中人脸检测受光照影响的问题,提出基于Adaboost的近红外光人脸检测与人眼定位算法。首先使用基于Haar特征的Adaboost算法得到人脸区域,通过统计大量的人眼相对人脸位置的分布确定人眼待测区域。为了减少亮瞳与非亮瞳以及左右眼的差异影响,使用亮瞳、非亮瞳、左眼、右眼检测器,然后再用Haar特征的Adaboost算法在人眼待测区域进行人眼定位。实验结果表明,该方法的准确率高,速度快,达到实时性的要求。

  • 标签: ADABOOST算法 HAAR特征 人脸检测 人眼定位
  • 简介:摘要:目的:探索并评估基于超声图像分析的甲状腺癌诊断方法,以提高对甲状腺癌的准确性和敏感性。方法:从2022年9月至2023年9月,我们回顾性地收集了86例患有甲状腺病变的患者的超声图像数据。我们采用对比法对这些患者的超声图像进行分析,并将其与已知的甲状腺癌病例进行对比。结果:通过基于超声图像的分析,我们成功地诊断出了这86例患者中的甲状腺癌病例。我们的诊断方法显示出很高的准确性和敏感性,并与已有的临床诊断方法相媲美。结论:基于超声图像分析的甲状腺癌诊断方法是一种可行且有效的诊断手段。它可以提供更准确和敏感的甲状腺癌诊断结果,有望在临床实践中得到广泛应用。然而,仍需要进一步的研究和验证来进一步确认该方法的可靠性和稳定性。

  • 标签: 超声图像分析 甲状腺癌 诊断方法
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  • 简介:本文根据肾小球医学图像的特点,提出了一种新的基于直方图特征峰的图像侵害方法。通过定位图像的特征峰,从而有效地对肾小球医学图像进行阈值化。经实验证明,本文提出的算法能快速,准确地分割肾小球.

  • 标签: 图像分割 直方图 肾小球 阈值化
  • 简介:摘要目的研究磁共振图像伪影的产生原因及解决方法方法选取2018年1月-2019年1月我院磁共振成像检查图像出现伪影的病例53例作为本次研究对象。本次研究的设备为GEoptima3601.5T磁共振扫描仪,产生磁共振图像伪影的影响因素主要为患者因素、设备仪器因素、操作技术人员因素及环境因素等。结果53例病例磁共振图像伪影中运动伪影30例,化学位移伪影12例,主磁场不均匀导致的伪影5例,卷摺伪影、射频伪影及梯度场故障产生伪影各2例。结论在磁共振检查过程中,应积极采取措施避免伪影的产生,提高检查图像的质量。

  • 标签: 磁共振 伪影 产生原因 解决方法
  • 简介:目的:提出一种淋巴瘤病理图像分级分割方法.方法:针对淋巴瘤病理图像中组织灰度在RGB颜色通道中的分布形态特点,采用图像代数运算增大淋巴瘤病理图像中不同染色质组织之间的灰度差异,采用最大类别方差方法,建立一个融合多通道灰度分布形态信息的分割模型,分离出淋巴瘤病理图像中不同染色质的区域;再利用区域的面积、灰度纹理粗糙度、圆形度等几何形态特征建立二级分割模型,分离出同染色质中不同的组织靶区.结果:实现了淋巴瘤病理图像的自动分割.结论:试验结果表明该方法速度快,分割效果理想,为淋巴瘤病理图像的定量分析打下良好的基础.

  • 标签: 淋巴瘤病理图像 形态特征 分级分割