第二部分课题医学影像计算关键技术

一、课题任务完成情 (一)课题的目标、任务及主要考核指 (二)课题任务完成情况概 (三)课题取得的成果及创新 (四)成果转化、情况以及所取得的直接效益和间接效益，成果推广应用前景的评 二、课题组织管理情况评 (一)计划制定、课题设置的科学性和合理性的后评 (二)组织管理经 (三)存在问题及对 三、经费决算和经费使用评 (一)经费决 (二)经费使用评 四、附 一、课题任务完成情(一)课题的目标、任务及主要考核指高分辨率影像重建技术、基于结构影像的复杂组织处理与动态分析技术、基CT、MRI和PET影像的高质量重建优化。完成上述算法模块在医试、部署。课题预计申请发明专利6项、软件著作权2项，14，培养博士3名、6名(二)课题任务完成情况概研究内容一：低剂量、快速、高分辨率影像重建本课题针对CTMRIPET重建重点研究了基于正则化与边缘增强的CT低CT图像滤波算法、基于List-mode数据的快速TOF-PET重建方法、基于Propeller技术的MRI图像伪影抑制算法。CT本课题提出一种基于正则化与边缘增强的CT低剂量迭代重建算法。新算法首先对CT投影数据建立噪声统计模型，并将其融入到迭代重建算法中，从而对投影数据噪声的进行有效的控制。同时为了进一步提高重建图像的信噪比，TV）正则化项，可以实现低剂量条件下的高质量CT重建。此外，新算法采用边 lFilter）方法，提高重建图像的边缘清晰度并进一步CTCT图像滤波算法，新算法HYPR-LR策略，该方法降低了对不同的能量图像之间在空间位置要上一基于List-mode数据的快速TOF-PETlist-mode数据进行空间顺序编码索引的重建方法——完全空间有序子集快速重建方法该方法首先是将包含符合空间和时间信息list-mode数据以顺序索引参数的形式直接对应到空间坐标中，利用这些空间信息完成结合TOF信息的PET重建，实现了在重建过程中的顺序内存。该list-mode数据的快速且TOF-PET重建，并且，本方法可以大幅削减重复计算相同位置符合题方法同样可以与CPU或GPU并行计算方法相结合以进一步缩短重建基于Propeller技术的MRI螺旋扫描(spiralscan)采样方法到的数据，由于数据没有落在K空间内尔采样数据转化到坐标系下均匀分布的网格点上然后采用快速变换重建磁图像。CUDA技术对网格化算法进行优化，以提高算法的计算速度，实验发现，CUDAK空间数据点对同一个网格点进行卷积的写-写，导致同组数据多次计算结果存在差异，导致重建结果不正确，基于此问题，本文提出了一种基于CUDA的逆网格化算法，解决了写-写冲7.5倍。研究内容二：基于结构影像的复杂组织处理与动态分析技量评估信息方面，课题研发了CTA影像心脏冠状血管树自动分割算法、心脏左/CT6基于管状特征的MRAC本课题所算法对22组实验数据都进行了分割。从结果上看，均达到了理想的分200-300MRA15秒以内，脑血管分割结果1所示：1BETMRI影像脑组织20082所示：2FCMMRFMR脑组织分FCMMRF方法相结合13所示。3脑组织分类结果，第一行为原始图像，第二行为脑组织分类就诶过，第三行为脑组织CT图像的择、良恶性分类。本文算法提高了结节的检测准确性，对于80层CT影像数据，检测时间在10-154所示：4300层CT影像数据，肺实质提取时间35-655冠脉分割与提、本课题提出一种基于血管形态的形状增强函数，实现基于（kalman）滤波的血管方法。采用基于可变模型的方法，利用周围区域的外力和模型本身的内力进行形变，分割出和，并实现了容积室壁厚及分布、的每搏输出量、射血分数等功能参数自动测量方法。对于300层CTA影像数据心脏冠状血管树自动分割时间为6秒；心脏左/分割时间1067所示。、67本课题提出一种基于快速步进（FastMarching）距离场构建的中心线提取方块形态分析实现了斑块的自动检测斑，并采用支持向量机（SupportVector8所示。8研究内容三：基功能影像的疾病辅助诊断与预测重点实现PET/CT影像刚性配准、MRI同模影像弹性配准、影像融合等多个算法，在配准融合技术及分割技术基础上，研发完成基于MRI影像的平均灰度脑基于互信息的微分同胚Demons弹性配准算9(a)和(b)185

MRI图像；使用本课题所改进的微分同胚Demons算法和原始的微分同Demons9(c)和(d) 基于MRI的灰度脑图谱构本课题基于MRI20-7010-14所示：图10.18-30岁图谱(a)灰度脑图谱(b)女性灰度脑图图11.31-40岁图谱(a)灰度脑图谱(b)女性灰度脑图12.41-5012.41-50图13.51-60岁图谱(a)灰度脑图谱(b)女性灰度脑图图14.61-70岁图谱(a)灰度脑图谱(b)女性灰度脑图研究内容四：基于多源信息的临床数据分析与决策支持技检索时的操作量，提高检索结果的准确率。基于特征的影像检索算法，102595%86%(三)课题取得的成果及创新重大创新基于正则化与边缘增强的CT低剂量迭代重建算投影数据噪声的进行有效的控制。基于混合能谱图像导引的能谱CT图像滤波算CT图像滤波算法，新算法HYPR-LR策略，该方法降低了对不同的能量图像之间在空间位置要上一基于微分同胚的非刚性配准一致性的、适用于不同组织特点的非刚性配准方法，提高配准精度。基于中心词模型的影像语义检索方索时的操作量，提高检索结果的准确率。学术17AutomaticMRIBrainTissueExtractionAlgorithmBasedonThree-DimensionalImagingandHealthInformaticsVol.4,1–5,2014ImprovedHessianmultiscaleenhancementfilter,JinzhuYang,ShuangMaMedicalMaterialsandEngineering24(2014)PETreconstructionvianonlocalmeansinducedprior,QingfengHoua,JingHuangetc,JournalofX-RayScienceandTechnology23(2015)331–348MRAFuzzyc-MeansVesselSegmentationAlgorithmBasedonTubularJ.Z.Yang,S.Maetc,JournalofMedicalImagingandHealthInformaticsVol.5,1–6,2015Animage-enhancementmethodbasedonvariable-orderfractionaldifferentialoperators,MengjiaXu,JinzhuYangetc,Bio-MedicalMaterialsandEngineering26(2015)S1325–S1333ExtractingInformationFromPreviousFull-DoseCTScanforKnowledge-BasedBayesianReconstructionofCurrentLow-DoseCTImages,HaoZhang,HaoHanetc,IEEETRANSACTIONSONMEDICALIMAGING,VOL.35,NO.3,MARCH2016MedicalImageProtectionUsingHyperchaos-basedEncryption,ChongFu,YeLinetc,20159thInternationalSymposiumonMedicalInformationandCommunicationTechnology(ISMICT)2015.09ualEnergyCTImageItiveReconstructionUsinganAverageImageInducedEdge-preservingPrior,DongZeng,JingHuangetc,The13thInternationalMeetingonFullyThree-DimensionalImageReconstructioninRadiologyandNuclearMedicine,2015.09DualEnergyCTImagesRestorationviaDictionaryLearningandSpectralGradientModeling,DongZeng,JingHuangetc,The13thInternationalMeetingonFullyThree-DimensionalImageReconstructioninRadiologyandNuclearMedicine,Low-doseDynamicCerebralPerfusionCTImagingviaCoupledLearning,ZhaoyingBian,JingHuangetc,The13thInternationalMeetingonFullyThree-DimensionalImageReconstructioninRadiologyandNuclearMedicine,MotionAdaptiveSparsityPriorforLow-doseDynamicCTMyocardialPerfusionImaging,ZhaoyingBian,ChangfeiGongetc,The13thInternationalMeetingonFullyThree-DimensionalImageReconstructioninRadiologyandNuclearMedicine,2015.11Lowdosecerebralperfusioncomputedtomographyimagerestorationvialow-rankandtotalvariationregularizations,ShanzhouNiu,ShanliZhangetc,Low- ItivereconstructionforCTperfusionwithaprior-imageinducedhybridnonlocalmeansregularizationPhantomstudies,BinLi,QingwenLyuetc,MedicalPhysics,Vol.43,No.4,April2016Cerebralperfusioncomputedtomographydeconvolutionviastructuretensortotalvariationregularization,DongZeng,XinyuZhangetc,MedicalPhysics,Vol.43,No.5,May2016Robustlow-dosedynamiccerebralperfusionCTimagerestorationviacoupleddictionarylearningscheme,XiumeiTiana,DongZengetc,JournalofX-RayScienceandTechnology24(2016)837–853Penalizedweightedleast-squaresapproachfor putedtomographyimagereconstructionviastructuretensortotalvariationregularization,DongZeng,YuanyuanGaoetc,ComputerizedMedicalImagingandGraphics53(2016)RobustdynamicmyocardialperfusionCTdeconvolutionforaccurateresiduefunctionestimationviaadaptive-weightedtensortotalvariationregularizationapreclinicalstudy,DongZeng,ChangfeiGongetc,Phys.Med.Biol.61(2016)8135人才培已培养博士6名，7名知已申请发明专利10项，获得1一种低剂量XCT一种提高图像重建速度的方法及装置CTCT一种稀疏角度XCTCN201410071978.7一种低剂量XCTCTCTCN201510040428.32东软医疗医学影像传输与信息管理系统软件(四)成果转化、情况以及所取得的直接效益和间接效益，成果推广应用CTMRPET快速、高分辨率影像重建技术、基于结构影像的复杂组织处理与动态分析技CT、MRI和PET影像的高质量重建优化。该技术已经在CT、MRIPET等设备中进行应用，并通过了测试与验证，随着设备的销售，在国内外各大医院实现临床应用。CT、MRI和PET等设备累计实现销售收入超2亿元。二、课题组织管理情(一)计划制定、课题设置的科学性和合理性的后评(二)组织管理经课题管理措施与经成立课题小组，负责整个课题的和协调工作产学研合作情本课题由东合沈阳东软医疗系统南方医学共同承担，与课题2承担单位东软辽宁省肿瘤医院在研发过程中有着密(三)存在问题及对−医学影像计算关键技术与临床技术发展迅速，需要不断的算法学习，基−．．−临床和设备需求变化快，应用系统不断更新需求，开发成本和开发周期三、经费决算和经费使用评(一)经费决826.22419.02407.203.13.1课题支出明序预算科专项经自筹经合1经费支2（一）直接费314253---64．动力-75-86-97- /文献/信息/知识-9-10-11．其他支出（研发费0（二）间接费758.30351.17407.13设备90.8765.2625.61万元。此费用主要为用于设备购置及关键技术中算法的开发和测试的材料153.73152.46万元，自筹经费支出1.27万元。此费用主要用于搭建CT影像重建、处理与分析算法及系统的测试动力差旅期派骨干人员赴各地进行实地调研、以及系统部署与实施。会议国际合作与交流2.01万元，全部从专项经费中支出。此费用主要/文献/信息/知识事务、/文献/信息/知识事务费总支出16.95万元，全部从专项经费