简介：本文提出一种新的基于轮廓提取和最大互信息理论的医学图像配准的算法。该算法克服了在配准过程中存在鲁棒性因素、出现误配情况及互信息单一的利用图像灰度信息的局限性,将边缘检测与互信息相结合,提高了原有算法的性能,可较准确地完成图像配准任务。本文并对提出的配准算法进行了Matlab仿真实验,对仿真结果进行分析。

简介：

简介：针对在FDK算法的反投影过程中，各个体素在探测器上投影分布的特点，本文提出一种新的插值方法。该方法根据体素投影的特点，采用在重建过程中，根据其在不同扫描角度下在各个探测器单元上的投影所占面积的加权和作为反投影值。实际实验结果表明，在FDK算法中这个新的插值方法比传统的插值方法（如：最近邻插值，双线性插值）重建出来的图像边缘清晰，而且能更好地抑制噪声。

简介：摘要：随着医学影像技术的快速发展，图像处理与分析算法在医学领域中发挥着重要作用。本研究旨在对医学影像中的图像处理与分析算法进行优化研究。首先，对传统算法进行分析和评估，发现存在一些局限性和不足之处。因此，本研究结合深度学习、机器学习和计算机视觉等新兴技术，提出了一种基于多层次特征提取和分类的改进算法。实验结果表明，我们的算法具有更高的准确性和鲁棒性，能有效地提高医学影像的质量和诊断效果。该研究对于进一步推动医学影像技术的发展具有积极的意义。

简介：如何分配干扰任务是电子对抗中的一个重点问题。本文提出了一个基于自由搜索（freesearch,FS）算法的任务分配模型。首先介绍了FS算法的基本原理,其次构造了基于FS算法的目标分配算法模型,最后进行了算法实验,对该模型进行了验证。实验结果表明,基于FS算法的目标分配模型是有效的,具有较快的收敛速度和较高的精度。

简介：针对CCD光电序列探测图像中的弱小运动目标检测问题,提出了一种运动星空背景下的基于变换域特征的弱小目标检测算法。在变换域中以星点到参考恒星的变化距离为特征信息,根据恒星和目标的运动特性构建的相似性度量函数进行潜在目标点划分,通过轨迹关联最终完成弱小目标的检测。实验结果表明,该算法充分考虑了恒星、目标和噪声的灰度和运动特性,能有效的实现运动星空背景下的弱小目标检测。

简介：目前,微量注射泵(微泵)已在ICU内广泛使用。微泵给药常用于血管活性药、抗心律失常药、强心药,这些药物必须精确计算。能否准确、快速配制药物,是ICU护士面对的一个实际问题。我们总结出一种简便、快捷微泵给药配制方法,只需几秒钟即可计算出所给药物的每分钟、每公斤体重的微克数和每小时毫升数。现介绍如下。1计算步骤1.1明确医嘱确认应用某药的剂量(μg/kg·min)。1.2确立系数常用系数为3、0.3、0.03……此数值决定

简介：摘 要 科研水平的高下是区分医院质量和竞争力高低的重要因素，传统的科研开展的方式和效率显得越来越不能适应大数据和人工智能时代的到来，因此医疗机构，尤其是高水平医院非常需要构建一套依托医院自身医疗数据高效率高质量的建设数据智能算法训练平台支撑高水平的科研开展。本文介绍了作者参与多家医疗机构的科研大数据平台和专科病种数据库建设的体会，并针对当下各地医院在建设提升自身的医疗数据智能化水平中面临的问题和开展过的工作，提出了自身的见解，并结合自身的工作经验，提出了高水平医院医疗数据智能算法训练平台的详细建设路径思路，并提供了建设重点的切入点，适用于医院加以建设，并支撑广泛的实际应用场景。

简介：摘要：亲子关系的确认不仅在法律和医学领域具有重要意义，更是社会稳定与家庭幸福的基石，传统的亲子鉴定方法存在着许多瓶颈，包括时间成本高、流程繁琐以及准确性不足等问题，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，利用大数据和智能算法进行亲子鉴定逐渐成为可能。本文旨在研究基于机器学习的亲子鉴定算法优化与自动化，以应对传统方法的局限性。

简介：传统的二维Otsu阈值分割算法采用穷举搜索法搜寻最佳阈值向量。与此不同，本文提出了一种二维最大类间方差阈值分割的快速迭代算法，用迭代的思想解决原始二维Otsu方法计算复杂、实时性差的问题。文中导出了迭代算法的公式，给出了算法流程。实验结果表明，与二维Otsu原始算法及其他两种快速算法相比较，本文提出的二维Otsu快速迭代算法分割结果准确，实现简单，其运行时间仅为原始算法的0．4％左右，大大减少了计算量和存储空间，是一种快速有效且实时性好的图像闽值分割算法。

简介：提出了一种基于图像配准的自动目标识别算法,图像配准算法采用基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算法作为搜索策略。在图像精确配准的基础上,通过图像间的相互转换,间接实现了目标的准确识别。仿真试验结果表明,该方法可以实现复杂背景下目标的准确识别。

简介：针对智能手机上的图像版权保护问题，提出了一种适用于Android系统的彩色图像盲水印算法。算法根据DCT系数和图像灰度值之间的线性关系直接在空域中修改DCT系数。这种方法无需进行DCT变换和反DCT变换，可大幅度降低计算量。此外，该算法提取水印时不需要原始载体图像，能够实现盲提取。在Android手机上对该算法进行了大量实验，实验结果表明，提出的算法具有良好的透明性和鲁棒性。

简介：摘要利用神经网络进行心电图识别时，存在神经网络网络结构、初始权值以及网络的动量因子、学习参数难以确定，易陷入局部极小、过拟合等问题。遗传算法具有很强的全局寻优能力，能以较大的概率找到全局最优解，提出一种改进的GA-BP混合训练算法，优化神经网络的权值和结构，应用于自动识别心电图，收到良好的效果。

简介：目的与滤波反投影法（FBP）相比,观察正弦图确认的迭代重建算法（SAFIRE）可否改善肥胖患者冠状动脉CTA（CTCA）图像质量及有效降低辐射剂量。方法连续收集49例接受CTCA的肥胖患者,对其中39例使用常规序列扫描（120kV,A组）,分别选用FBP（FBP亚组）和SAFIRE（SAFIRE亚组）重建;对另10例使用低剂量扫描序列（100kV,B组）,SAFIRE重建。比较各组间主观（冠状动脉评分）和客观图像质量（图像噪声,SNR,CNR）的差异。结果SAFIRE亚组的图像噪声、SNR、CNR比均优于FBP亚组和B组（P〈0.05）,但FBP亚组的图像主观评分与B组差异无统计学意义。B组的有效辐射剂量[（4.36±0.75）mSv]明显小于A组[（8.83±1.74）mSv]（P〈0.01）。结论与FBP相比,SAFIRE可显著提高相同剂量水平的CTCA图像质量,并能在降低约50%辐射剂量的条件下保证图像质量。

简介：摘要：本文研究了一种基于三维图割算法的肝脏分割方法，旨在解决肝脏CT图像分割的挑战。该方法首先利用三维图割算法对CT图像进行肝脏区域分割，通过定义能量函数和使用图割算法，将图像分割为肝脏和背景两个区域。然后，通过快速迭代的方式，对单张肝脏分割结果进行迭代，最终实现对整个肝脏的准确分割。该方法的关键创新点在于利用三维图割算法进行分割，这种算法能够考虑图像中的三维信息，提高分割的准确性和连续性。同时，通过快速迭代的方式，能够快速完成肝脏的分割，减少计算时间和资源消耗。该方法能够实现快速、准确且自动化的肝脏分割。与传统的分割方法相比，该方法具有更高的自动化程度和分割准确性。通过获取完整的肝脏图像信息，该方法为后续的重建和医学诊断提供了有力的辅助。

简介：摘要：近年来，社会进步迅速，我国的现代化建设的发展也有了进步。随着现在经济水平的提升，越来越多的人注重身体的体检。CT体检对于病变尤其是对早期病变的筛查体现的尤为重要。身体康健的人群的体检相比于门诊患者的检查，他们更注重检出的阳性病变，并且体检人群的检查具有一定的周期性，大幅度的剂量辐射很容易给身体带来无法逆转的损伤。近年来随着螺旋CT检查的普及和其对于微小病灶检出的敏感性，螺旋CT在胸部疾病的检查中越来越广泛，可是由于CT的辐射剂量相较于普通X线摄影要高出很多，在检查出微小病变的同时，较高的放射剂量也成为了诱发人体疾病的潜在危险因素。于是，在保证图像质量满足临床要求的前提下减少放射剂量已经成为当下热门的研究热点。降低辐射剂量的方法有很多如降低管电压、减低管电流、自动管电流调制技术、增加螺距等等，但都会出现图像噪声大的特点。

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简介：基于三维直方图的最大类间方差阈值法（三维Otsu）考虑了邻域均值和中值信息，抗噪性能较好，可以获得理想的分割结果，然而其计算复杂度非常高，效率低下。萤火虫算法（FireflyAlgorithm，FA）是一种新型的启发式算法。本文在介绍萤火虫算法基本原理的基础上，提出一种基于莱维飞行的分簇萤火虫算法（CBLFA），并用于改进三维Otsu阈值法的效率。实验结果表明该方法可以快速获得适合的闽值，适应度函数值总体上优于基本萤火虫算法和基本粒子群算法，是一种鲁棒性更强的三维Otsu阈值分割法。

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