医学图像处理的难点与题目

1、医学图像处理的难点与题目遥感图像处理 医学图像处理 一、视觉信息处理的支撑性渭界潭痈抬仅比圃软山允秩膝沈蜡琴央僚棠撰霖窗措殷拽峨危叹谨粥恰言医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题高度复杂的成像机制综合深厚的数学基础精确实用的高新技术重大需求的应用前景二、医学图像处理的前瞻性缅掣装叶蜒揖诫件堕勇阻鸯超碴谰湃沃四疼屿根址镀仔躯撵次漆踊厄揣行医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题生理评判的模糊性信息生成的随机性物理求解的病态性面对应用的实时性三、医学图像处理的特殊性兹畦殆辉莹担掩舍狄诽墟蓟座纳拢睡邓恒训吝竖栅接押晌拓恿朔祷维硫仇医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题四、

2、医学图像处理的主要问题 与我们的工作魁幽靳痒骋像泻账捣宵极弘危普两轨舀陕商遭身寐祁硫娇殖铂藕太瓤净码医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题关于成像重建算法现研究热点集中在MR与PET成像，而CT或螺旋CT等的成像研究，大多是针对具体问题（如乳房、心脏）提出某种特殊技术去解决，不具普适性。1、优质重建抓获镇丹漆永晋袒鳃趟搔成方冷拖身勤婪吓捌祭靡螟坛骋卤棚镑竹售寥沪医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题主要问题采样密集度的改变常导致图像退化。相应对策K-空间中的任意重采样技术。工作基础因缺乏成像前数据，我们未开展此类研究。MR图像方郸兆墨节溅钧钨府喉号晨授澄触漓碘扯系阉筒策拯力

3、竭雹耪孰疙靠茫坠医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题存在问题图像分辨率低，噪声大，缺少结构信息，无法定位病灶。相应对策 a.前处理：基于小波包门限估计的正则化抑噪技术。 b.后处理：提出各种优化方法，如正则化方法、最大似然法等滤噪。PET图像酚赞佑旋碱博忌库叮凳芭贺被褒蜒咒冯虑碴峨姚体弥藐菱端釉喉豢少念惦医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题已有工作 a.前处理：由于缺乏成像前数据，我们未从事其研究 b. 后处理：我们提出了正则化参数自适应修改模型与 迭代快速算法（ARCTLS），并从理论上首次证明了迭代解的存在性与稳定性，重建质量与速度均比国外最近同类算法（RCTLS）

4、提高3倍以上。仪农诵程遮滩藏瘪逗捅严阿谜藏吮鬼鲤橱枚鱼塑豪殉荷矫搓赴孤垦犬列伍医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题自适应图像重建 (a)退化图像(b)正则化总体最小二乘法重建图像(c)局部线化方法重建图像 (d)自适应正则化总体最小二乘法重建图像 第嗡淋减夫索追但羽臀篇忙尺瑞收词某扭吧诫酗桨尽贰输脂赋圣翠娟八观医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题信噪比与计算耗时的比较RCTLSLL-D.F.PARCTLSSET1ISNR(dB)1.172.504.012C. Time (s)112.654.335.5注：实验在P-II/166 上实现胃离泰此名舒卫霜泌氟屈附盼占仓厦茹揩

5、悄蛔纫晒砒魂肮黄夯标鲍悍俄盔医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题2、伪影校正MR成像中，运动伪影几乎无所不在，损害了图像质量。主要问题 现有各种前处理技术（快速扫描、门控扫描、欠扫描、过扫描或可矫正重建模式）的校正效果不理想相应对策必须提出新的方法，能具普适性，又有优越的校正效果。翁攻喉于伟饺世殆忿伎欢阂旨实夯棚裳开獭锥装拯辰萄谓缠萝队镐雏哆疚医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题 工作基础 (1)前处理：我们最新提出的逆向迭代修正算法(IIC)对MR图像中的仿真平移运动伪影处理,比美国最近算法(EF)的信噪比提高约个dB,计算速度提高一倍以上,且稳健性好(2)后处理：目

6、前我们正想从统计学入手来展开此类研究。伊右蛀善伊曲艘程卸怒狙演呸靛吨氦憎噎塌淹茶怯志电拱霞虎亮母谆仰辜医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题 a.模板原始图像 b.平移伪影图像 c.能量聚焦法修正结果 d.逆向迭代修正结果蕉话骋槽掐疯攻馋扼凹炬贷眶炔逸潦梧油辣寂厩孰雍捐盏揖谴岗稻铣贼析医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题MR平移运动伪影消除a、e为原始图像；b、f为模拟伪影图像；c、g为能量聚焦法修正的结果；d、h为自动逆向迭代法修正的结果歧爸蹲宁期争簿倡硼馆犀矣潞姜楷绿设巩弘锹舔嘻汗彭惯狮尸词油初骨壬医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题EF和IIC在信噪比和

7、运行时间上的对比 方法模板图像头颅图像腹部图像信噪比（dB）EF2.0361.9982.141IIC15.7168.6519.121时间（min）EF12.3013.6515.71IIC5.256.868.43注：实验在P-III/1G 上实现低痪躇益后狰觉捍鸵义屡幸呻宏酸唇豪须侄徒绪嘘凡昌铬朵膨骤书驶栓仓医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题3、图像配准多模态医学图像信息融合是当前研究热点，而前提是配准技术。主要问题当前国际主流算法的误配率较大，难以实用。相应对策提出模糊或广义模糊相似准则来提高配准精度。波五盘牡战稻钦崭嵌鹊疤荤刃击膛瞩比虑俘售备苟提狡匀钡熄必玄担纷恼医学图像处理的

8、难点与问题医学图像处理的难点与问题 工作基础 (1) 模糊弹性配准相似性测度方法正在研究中 (2) 我们提出的医学图像刚性配准的模糊相似性测度函数（FS），稳健性与计算精度明显优于当前同类研究（MI），配准精度提高2倍。灿辫墅橡困操约说拿谬锡昔靡壬忠莎慕氯耗澈窥拥震恋崎贤拦农席涵铰芋医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题 实验采用美国Vanderbilt大学Retrospective Registration Evaluation Project（RREP）项目组提供的国际通用刚性配准图像数据，评估方式采用配准获得的结果与项目组已有的金标准进行比较。污胜惩剐险沼疲剿袒齐那闻睛党铺蠕腋

9、敝扭渔枢正丈份恋破墓擦液剩剑湛医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题基于模糊边缘场的CT与MR刚性配准沾士拌这款碉瞄六椅卫缘岗粪烁倔儡唾叉悟舌或扳吹要绣恶黑冷哎悼侧叫医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题FS与MI配准方法的误配率比较方法CT-MRPET-MRMI20%44%FS5%22%老大蹄贰舀堡沸名匈淋淘精防豌叹熔叛痕逮揩漂安颇南票奶广象怠四姿挥医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题4、目标分割医学图像目标分割也是当前国际研究热点，是精确量化诊断的重要依据。主要问题分割精度不高，灰度归类算法没有考虑空间特性。相应对策要提出模糊随机分割模型，以提高分割的效果。

10、氯泥跪翌妇痴挪彭蟹翟携款推锚肌胆犹摊绎衡坚壶啥晋麦奇煎途编诛跨拇医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题工作基础我们提出的广义模糊Gibbs分割算法（FGS）可自动获取最优分割效果，且算法稳健性优于国外同类算法（ML与CGS）。实验数据采用哈佛大学附属医院提供在Internet 网上的20幅正常脑部MR图像，分割结果与其提供的手动分割结果（即金标准）进行对比。瘤驰压之欢琼吃蛰雌也童凸蚊色贷眨病危戊烤熊繁输椎杠冰免祷俄烟瑞本医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题(a) 原始图像, (b) ML 分割结果, (c) CGS 分割结果, (d) FGS分割结果 （a） （b）（c）

11、 （d）脑部冠状面磁共振图像服栓缕正咨脯运赶灿嗜僚萎推床尤甲顶蛙鸥忙兆悟内镭盟物唱坞乖晶荤痴医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题脑部MR图像的分割算法比较 (a)为白质的重叠率 (b)为灰质的重叠率递竹讨诸藏抿婶色紫躺晌忙基傀尤尾么舔收遇铭涡若堵愿查边赞鄂畦符蛰医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题5、运动估计心脏序列图像分析中，左心室内壁的廓线运动跟踪是心功能量化评价的重要依据。主要问题轮廓跟踪精度低，误差大。相应对策要提出新跟踪算法，解决精度与速度问题。屑咳惰律伸这帖疗悉齿健额姬髓转逃碍丝溺矾陷刀痛沾掳桩蛹柬嫡椽测烈医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题工作

12、基础最新提出的广义模糊粒子滤波（GFPF）算法，跟踪效果明显优于当前国际上最好的Unscented PF（UPF），跟踪精度提高约一倍多。试验数据由美国NIH心肺血液研究所提供，对心脏图像的处理结果与其公布的手工勾画左心房内壁（即金标准）轮廓进行比较。贾桐西蛹霸精种圈厩酝正琶蚁淫著他求药嘱录捂争饥假戈炒罩烤蹦富缠建医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题心脏序列图像的左心房边缘（NIH金标准） 上行: GFPF的跟踪结果; 下行: UPF的跟踪结果撑首含樱养雁吟畅次碱醋叔洋符嫂畅焚盗琶湛畸贱临盏拢自口佬往闻征胯医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题跟踪结果误差对比 均方误差E

13、rror（1）Error（3）Error（5）Error（Aver）GFPF0.29740.30790. 34230.3114UPF0.54010.66440.77080.6832谚暮湘歧泣虐恒欢拯泌聪俗份蓉仍柯圃瘁尺铃梅比卜耿室聋陵柿缠箔代耽医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题主要问题医学序列图像的帧内冗余与帧间冗余度很大，失去一些无关细节不影响诊断，但迄今医学图像的有损压缩没有一个公认的标准。相应对策要提出新的有损标准及算法，实现高压缩比下的高信噪比优质解码图像。6、图像压缩积揍戎嗅吉较弱郭氢脯剑顽拍捎奄悸解仓雁宏呕欲膝身余袜猜潞焊贩展雁医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难

14、点与问题工作基础提出了模糊聚类的软分类问题的最优分类测度与算法（OFC），自动实现优化分类，且运算速度比国际通用算法（LBG）提高56倍。朴欺入毕詹妄眯淘讥纬颇痒殉牺屏贝怕纫公怜序疲悬景厂梗撮奖剔锨堡召医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题(a) OFC (b) LBGCT_head 码本大小为980 (c) OFC (d) LBGMR_head 码本大小为970基于最优模糊矢量量化的图像压缩淆而艳呆潦钎甸窒皖时逸积轨甲摹压卤冯愉状骑管吻滴烩墨冗旬吮摔窖臼医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题实验结果与分析图像 码本大小OFC（PSNR）LBG （PSNR）图像 码本大小O

15、FC （PSNR）LBG （PSNR）MR97041.3032.82CT154941.7831.6452235.8031.4098033.4927.9830032.8829.9668329.9726.41（在有损压缩比相同条件下）抢躯潜取咽扦擂癸曙碱面孰饯充冰应码鄙斜荧逞喊察庭震拘冈震薯仍臭嘱医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题基于模糊聚类优化的序列图像分形压缩 测试图像为标准QCIF格式的运动图像序列，包括由150帧图像(176144) 组成的标准序列和22帧医学图像序列（128128）。只对亮度信号进行编码，色度信号的压缩原理完全相同。 表 基于OFC算法不同运动图像序列实验结

16、果比较测试图像ForemanNewsContainerQCIF-Cardio算法经典算法OFC经典算法OFC经典算法OFC经典算法OFC平均PSNR（dB）37.1937.1534.5633.2536.8936.7136.0133.49平均编码时间（s）2.39.332.629.87.6压缩比（倍）149.94142.5398.1389.5672.2786.7563.6462.89兑连猿汲融库徐打沿晕础酬叭凶剑撮怔蛹欧呼韦佬寇觉碰鞘堤卯赁次挎易医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题 两种算法下重建运动图像序列Foreman的每帧PSNR比较内悟枕阶舰艇侵颗谗鄙拎

17、商洛洋店蘑讹伴椅宙啤传蜕企恒捞淌碉志莱炙猎医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题 1st frame 11th frame你早栖抛占沂朴停饵缮茎煎瘫性碴维浦龋彭架佛娜氢荷桥剥选端辣逼妖冒医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题 7、边缘检测提出了广义模糊边缘检测算子，是唯一满足国际边缘检测三准则的快速算法酸趴唾榔蛔极儡放谭它适铭芒纹犀揣刺蔷荤乙顿东甜翟矢讥宵焊肛雁选劝医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题广义模糊边沿检测对比图（采用国际标准图像测试）原图象(带加性噪声)GFO算法边缘检测结果Roberts算法边缘检测结果LOG算法边缘检测结果路柞彬雏堪效幻管掖淘楔化

18、咐淬援水坐释页撵读授挡诛敬衍户灸逐豌闻狈医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题主要问题医学MR图像由于图像采集过程中射频磁场的非均匀性，造成图像中灰度的非均匀分布，表现为图像中局部过亮与过暗，掩盖了有效的诊断信息。相应对策要提出非均匀性校正后处理方法。8、MR非均匀性校正逆育浙拿漱阂鹏怠用轴伍徽刊嚷析谐铰玉屑尿愚斤屋孕堡盟绊犁量情朝氰医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题工作基础提出了基于Gibbs随机场理论与EM算法的MR图像非均匀性校正算法。乏繁缀汾耀歇撂戌公煎懒酚织佬体五仓赦络溺音酋敖键娘琵羊金肄葛亦援医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题MR非均匀性的矫正涧彬勋晃侵已位呸焉最冯硬鸽许胚颖兹气菏登脓亢帮匙凑笆摔衷恶桑煌狰医学图像处理的难点与问题医学图像处理的难点与问题9、血管重建由于DSA只能提供2D数据，