河北省卫生厅科研基金(20120395)
- 作品数：10 被引量：30H指数：3
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- 基于改进CPD算法的SPECT-B超甲状腺图像配准被引量：1
- 2014年
- 为了获得更多甲状腺肿瘤的诊断信息,文章提出了一种基于改进CPD算法的甲状腺肿瘤的SPECT图像和B超图像自动配准方法。首先,将参考图像(SPECT图像)和待配准图像(B超图像)分别通过阈值分割和图割的方法提取轮廓特征点;然后,用遗传算法和粒子群算法相结合的优化算法对CPD的权重参数进行自动寻优,利用改进的CPD算法对提取出的两组特征点进行匹配,得到两幅图像的空间变换参数;最后,将待配准图像按所求得的变换参数旋转、平移,从而获得配准后图像。实验结果表明,该方法能实现SPECT与B超甲状腺肿瘤图像的良好配准,具有参数少、精度高、鲁棒性好等特点。
- 赵杰赵茏菲门国尊郭莉莉
- 关键词：甲状腺肿瘤图像配准B超图像
- 基于LS-SVM的复轮廓波变换的图像去噪被引量：1
- 2015年
- 针对传统的轮廓波变换图像去噪时引入边缘混叠现象,提出了复轮廓波变换(Complex Contourlet Transform,CCT)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像去噪方法。该方法充分利用了复轮廓变换的平移不变性、多方向性以及LS-SVM的小样本学习能力,应用训练好的LS-SVM模型将含噪图像的CCT系数分为含噪点和非含噪点,进行去噪处理。仿真结果表明该算法有效保护图像边缘纹理信息,其峰值信噪比明显高于其他算法,并且具有良好的视觉效果。
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- 关键词：图像去噪模糊逻辑LS-SVM软阈值
- 结合边界和区域的水平集超声图像分割算法被引量：9
- 2013年
- 针对距离正则化的水平集演化(DRLSE)模型难以处理弱边缘图像、初始轮廓敏感以及曲线演化方向单一等问题,提出一种结合边缘和区域信息的变分水平集超声图像分割模型。该模型采用改进的四阶偏微分方程进行滤波,实现在去除噪声的同时保护图像边缘信息;构造了自适应加权系数,实现曲线自适应地向内或者向外演化;引入CV模型的外部能量项,将图像的边缘信息和区域信息相结合,提高了全局分割能力。实验结果表明:该方法在分割超声图像时,具有演化结果稳定,边缘定位准确的特点,可以较好地提取超声图像中的目标。
- 赵杰祁永梅潘正勇
- 关键词：图像分割变分水平集超声图像
- 结合全局和双核局部拟合的活动轮廓分割模型被引量：6
- 2013年
- 针对可缩放区域拟合(RSF)模型对初始轮廓敏感的缺点,提出了一种结合全局和局部图像信息的变分水平集活动轮廓模型。该模型设计了一个灰度域上的核函数,将其与RSF模型空域核的线性组合作为局部能量项,弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺陷,提高了分割精度;构造了带有自适应全局指示函数的面积项,作为全局拟合力,提高了模型的收敛速度且避免陷入局部极小值;使用了高斯滤波方法,规则水平集函数,使其保持光滑,并避免了复杂的重新初始化过程。实验结果表明,该模型初始化灵活,对灰度不均匀图像有很好的分割效果。
- 赵杰祁永梅潘正勇
- 关键词：图像分割活动轮廓模型
- 基于改进Census变换的局部立体匹配算法被引量：3
- 2015年
- 针对基于传统Census变换的立体匹配算法鲁棒性差和精度不高的问题,提出一种基于改进Census变换的自适应权重立体匹配算法。首先,用Census变换窗口中邻域像素的中值来替换中心像素的灰度值,克服了邻域像素对中心像素的依赖;然后用自适应权重的方法分别计算匹配代价和进行立体匹配,得到初始视差;最后通过左右一致性校验和亚像素提精的方法得到稠密的视差图。实验结果表明,该算法有很强的鲁棒性和很高的匹配精度。
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- 关键词：自适应权重
- 改进的FSVM结合语义特征的甲状腺图像分类方法
- 2014年
- 由于甲状腺发病率高且图像良恶性难以分辨,提出一种改进模糊支持向量机(FSVM)结合语义特征的甲状腺图像分类方法。通过概率潜在语义分析(PLSA)模型对给定的图像训练样本提取语义特征,输入到FSVM中进行分类。其中隶属度是影响FSVM分类精确性的关键,故对其进行改进,在考虑样本点到类中心距离的基础上,对样本点间的紧密度也进行了估计。利用训练生成不同的FSVM测试图像,采用集成方法将分类结果集成,避免了单分类器的分类误差。实验结果表明,该方法可获得较好的分类结果。
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- 关键词：语义特征模糊支持向量机
- 融合模糊全局和双核局部信息的活动轮廓模型被引量：2
- 2014年
- 尺度可控的局部区域(RSF)活动轮廓模型可用于灰度不均匀图像的分割,但存在初始化敏感和易陷入局部极小值的缺点,从而限制了其实际应用,因此提出了一种结合模糊聚类区域信息的变分水平集活动轮廓模型.该模型采用了模糊均值聚类(FCM)算法对图像进行预处理,将预处理结果二值化后作为下一步水平集演化的初始轮廓,解决了初始化敏感问题;设计了一个灰度域上的核函数,将其与RSF模型的空域核的一个线性组合作为局部能量项,弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺陷,提高了分割精度;将聚类分析得到的模糊隶属度作为图像的全局信息,结合改进的CV模型,作为全局拟合力,增加了模型的自适应性,并加快了模型的收敛速度.实验结果表明,该模型能够自动初始化,抗噪性能强,对灰度不均匀图像有很好的分割效果.
- 赵杰祁永梅潘正勇
- 关键词：图像分割活动轮廓模型模糊均值聚类
- 基于集成改进ELM的甲状腺疾病分类方法被引量：2
- 2014年
- 研究针对B超图像的甲状腺疾病分类问题。甲状腺疾病的计算机分类是提高甲状腺疾病诊断效率的重要途径,包括特征提取和分类器实现,传统方法中特征提取不全面和使用单个分类器,使得诊断精度偏低且结果稳定性差。针对上述问题,提出一种基于集成改进极端学习机的甲状腺疾病分类方法。首先,分析甲状腺B超图像,对临床鉴别甲状腺结节良恶性的特征进行量化,提取了紧致度等9个特征作为数据集;而后,将聚类思想与极端学习机方法融合,结合k-means聚类算法,提出一种新的聚类标准,对数据集进行聚类;最后,对聚类后的子集进行分类训练,并采用多数投票的策略对子分类器进行集成。实验结果表明,改进方法在分类精度和稳定性上较传统算法均有较大提高。
- 赵杰张振宇门国尊
- 关键词：极端学习机聚类分析甲状腺疾病
- 一种新的甲状腺肿瘤超声图像特征提取算法被引量：3
- 2013年
- 本文提出一种新的结合纹理、形状和衰减特征信息的超声图像特征提取算法,并用于甲状腺肿瘤的良恶性鉴别。重点研究并改进了甲状腺肿瘤的纹理特征提取算法,在传统局部二值模式(Local Binary Pattern)算法的基础上,将邻域改成椭圆状,更有利于肿瘤的表示并有效提取了肿瘤的各向异性结构信息;对距离编码采用模糊逻辑建模,克服了超声图像斑点噪声带来的不确定性;此外,提取了肿瘤的圆形度,归一化径向长度的标准差,面积比率、粗糙度指数和衰减系数作为表征甲状腺肿瘤的特征向量;最后,采用支持向量机(Support Vector Machine)对甲状腺结节进行分类识别。与其他特征提取方法相比较,本文提出的特征融合算法描述准确率高,具有较高的分类准确性,通过实验验证了所提方法的合理性和有效性。
- 赵杰祁永梅
- 关键词：甲状腺肿瘤纹理信息形状信息局部二值模式
- 一种改进的图像去噪与增强模型被引量：3
- 2013年
- 图像的去噪和增强越来越成为制约图像后续处理的瓶颈,为此提出一种图像去噪与增强的混合模型。该模型在各向异性扩散模型的基础上引入边缘指示函数,达到快速识别边缘的目的。在冲激滤波器的基础上,引入含有时间变量的边缘判定函数,适时控制冲激幅度的大小。而后将上述两个模型结合起来,克服了扩散模型仅依赖梯度信息来控制扩散进程的弊端,也适时地锐化了边缘。实验表明该混合模型不仅可以很好地去除图像的斑点噪声,并且可以达到图像增强效果。
- 赵杰裴建英门国尊
- 关键词：图像去噪图像增强各向异性扩散
