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面向时飞磁共振血管造影术的脑血管统计分割混合模型被引量：2: 2014年; 由于人体脑血管结构复杂,空间比例小,三维分割和重构十分困难,本文面向时飞磁共振血管造影(TOF MRA)数据提出了一种新的瑞利高斯有限混合模型来实现脑血管的自动提取和分割。首先,对已有的混合模型进行了分析;然后,采用最大强度投影法(MIP)预处理脑部数据后采用高斯分布拟合血管类,采用瑞利分布和高斯分布拟合非血管类。提出的模型构造简单,参数向量较少;在血管与非血管的混合区域,模型与灰度直方图具有较好的拟合性。模型在传统期望最大化(EM)算法中加入随机扰动项构造随机期望最大化(SEM)算法来实现混合模型的参数估计,降低了算法对初值的依赖,同时提高了鲁棒性。实验证明,与已有双高斯模型相比,血管点数增加了27%,可细分到三级血管且细节的连通性更好。本模型可更准确地拟合数据的灰度分布曲线,有效地分割脑血管主分支及周围较细小分支,泛化性较好并可应用于相似系统中。; 王醒策文蕾武仲科周明全田沄刘新宇; 关键词：有限混合模型灰度直方图瑞利分布

基于高斯-马尔科夫随机场模型的脑血管分割算法研究被引量：7: 2014年; 由于脑血管具有分枝众多、形态细小以及位置特殊和形态复杂等特性,在医学图像中精确地提取脑血管成为一项比较棘手的问题。该文提出了一种新颖的统计学分割方法,有效地实现了脑血管的精确分割。首先,充分利用各血管像素的空间邻域信息,将马尔科夫随机场信息加入到统计学模型的方法中,提出了新的马尔科夫统计模型;然后,利用随机期望最大化(Stochastic versions of the Expectation Maximization,SEM)算法来对统计模型中的多个参数进行估计,寻找最优解,进而实现了脑血管的3维分割。实验结果表明,该方法不仅能够分割出较大的血管分支,而且因其考虑了血管邻域信息,对细小血管的分割也有较好的效果,因此对脑血管疾病的临床预防和诊断具有深远的意义。; 曹容菲张美霞王醒策武仲科周明全田沄刘新宇; 关键词：马尔科夫随机场统计模型

基于全局LBF水平集模型的脑血管层次粗分割被引量：9: 2013年; 考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF(Local Binary Fitting)水平集模型的脑血管层次化粗分割方法。首先,应用定向加权中值(DWM)滤波和各向异性扩散滤波去除脑图像噪声,同时保存血管边缘信息,在多尺度条件下局部梯度最大(LIGM)算法,应用灰度和梯度信息提取备选血管,基本实现脑灰质去除。然后,改进全局信息LBF水平集算法实现最大强度投影(MIP)图像分割,采用形态信息提取备选血管,剔除干扰组织。最后,融合两种方法实现脑血管粗提取。实验表明,层次化的分割方法可去除大部分不相关脑组织,包含直接双高斯统计模型中的所有分割血管信息。本项研究基于时飞磁共振血管造影(TOF_MRA)数据,相关研究结果可扩展到其它相似系统中。; 王醒策张美霞武仲科周明全曹容菲田沄刘新宇; 关键词：图像融合

面向脑血管物联网电子健康平台的分割及重构关键技术研究被引量：2: 2013年; 在物联网应用中,脑血管诊疗的电子健康平台可以很好地实现脑血管健康异地保健和远程医疗的要求.设计实现了脑血管诊疗的物联网e-health平台层次结构.面对物联网平台网络的普及化应用要求,提出并实现了基于统计模型的脑血管无人工干预分割算法;面向物联网平台组件之间的快速和高可靠性数据传输特点,提出并实现了基于球B样条三维重构模型.基于双高斯模型的脑血管统计分割模型融合改进的SEM算法,无需人工设定初始轮廓、高维进化函数和进化终止条件.脑血管在脑组织中所占比例较低(<5%),成像灰度不均匀,形态复杂且个体差异性大,该方法可获得良好的分割效果.球B样条模型具有严格的数学基础、较小的数据规模、平稳的光滑连续性和良好的交互性,非常适宜在物联网平台上传输.在上述关键技术的基础上,研究实现了光线投射法的GPUCUDA的并行加速体绘制及三维虚拟环境下脑血管的交互漫游和自主漫游.系统可实现脑血管疾病的诊断、医疗方案的制定和治疗过程中的监测以及脑血管疾病的教学和培训.相关研究为物联网平台下精细组织电子健康发展作出了有益的尝试.; 王醒策武仲科周明全骆岩林税午阳刘新宇; 关键词：物联网

面向脑血管分割的改进型非局部均值滤波算法研究被引量：5: 2014年; 介绍了经典非局部均值滤波算法与Manjon非局部均值滤波算法，改进了非局部均值滤波方法的相似度权值，使算法在具有旋转平移不变性，保持时间复杂度的同时优化了视觉效果与信噪比。实验通过添加噪声标准差从10～100不等的高斯加性噪声，比较了改进后的算法与传统滤波算法以及Manjon非均值滤波算法，结果表明，改进后的算法无论从视觉上还是数值上都优于Manjon非均值滤波算法。; 陈星宋智洋周明全武仲科王醒策; 关键词：脑血管

面向瓦当文字识别的改进水平集骨架提取被引量：3: 2014年; 目的瓦当是珍贵的历史文化遗产。为了进行瓦当的数字化保护和瓦当文字的自动识别,针对瓦当图像高磨损、高噪声和拓扑复杂的特点,提出基于梯度矢量流场改进的level set骨架提取算法。方法算法在传统level set骨架算法的基础上对中间函数进行改进,引入基于修正梯度矢量流场的中间函数替代传统的基于欧氏距离场的中间函数,主要通过两次速度不同的波传播实现,因此提高了算法的自动性和精确性。结果面对构建的标准模型,算法所提骨架线与标准骨架线的平均匹配度为98.03%,骨架均为单像素宽,居中性良好。面对各种噪声,本文算法所提骨架线与不加噪声骨架线的平均匹配度为99.15%,算法的抗噪性强。面对拓扑复杂模型,算法得到的骨架与原图像拓扑一致性、连通性、光滑性良好。结论实验结果表明,本文算法提取的骨架性能良好,算法抗噪性强,对拓扑复杂物体亦有较好结果,是一种有效的骨架提取算法。; 邓茜芸周明全武仲科王醒策; 关键词：汉代瓦当文物保护骨架线水平集

局部表面拟合的点云模型法向估计及重定向算法被引量：18: 2015年; 为了提高对点云模型处理的有效性,提出一种对点云模型的法向估计和重定向方法.首先利用基于局部平面拟合的主元分析方法得到初步法向估计;然后改进移动最小二乘曲面实现局部曲面拟合,进一步得到更加准确的法向,实现了点云模型的去噪光顺;最后通过增加切向约束规则来修正法向重定向中的法向传播方向.实验结果表明,对于具有复杂细节(如紧邻面、尖角形状等)的点云模型,该方法可以提高法向计算的准确度,并得到光顺的点云模型.在实际应用中,该方法可以很好地应用于点云模型的预处理,为后续的模型处理和分析提供良好的数据基础.; 王醒策蔡建平武仲科周明全; 关键词：主元分析

基于Hessian矩阵特征值聚类的脑血管分割方法被引量：4: 2014年; 为了从医学图像中获取准确的脑血管信息,提出了一种新颖的基于Hessian矩阵和聚类思想的脑血管分割方法。利用非局部均值滤波方法对原始医学图像数据进行预处理,减少了成像过程中产生的噪声对血管分割的干扰。利用多尺度邻域信息来计算各像素点的Hessian矩阵。求取其特征值并构造为一个向量。对各像素点的特征值组成的向量利用k-means方法进行聚类并最终得到血管类的像素点。实验结果表明:基于Hessian矩阵特征值聚类的方法分割得到的结果能够包含所有的脑血管点,在之后的工作中可在此分割的基础上再进行精细加工,得到更为精确的血管数据,这将对基于Hessian矩阵的脑血管分割方法研究有着深远的意义。; 曹容菲王醒策武仲科周明全田沄刘新宇; 关键词：HESSIAN矩阵特征值聚类

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中央高校基本科研业务费专项资金(2012LYB49)

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