改进Canny算法的CT图像环形伪影校正 被引量：21

1

作者 王珏 黄苏红 蔡玉芳 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2767-2773,共7页

为去除计算层析(CT)图像中的环形伪影,提高CT图像的定性分析能力和定量测量精度,提出了一种改进的Can-ny算法用于环形伪影校正。首先采用S-L滤波器对原始投影数据进行滤波,增强伪影信息。接着,设定角度阈值对梯度方向进行限制,排除斜角... 为去除计算层析(CT)图像中的环形伪影,提高CT图像的定性分析能力和定量测量精度,提出了一种改进的Can-ny算法用于环形伪影校正。首先采用S-L滤波器对原始投影数据进行滤波,增强伪影信息。接着,设定角度阈值对梯度方向进行限制,排除斜角方向边缘的检测,实现竖直方向边缘点检测。然后,设置梯度阈值和链长度阈值实现伪影边缘点的检测与连接。最后,采用分段B样条拟合法对投影数据进行校正,实现多个连续的环形伪影去除。对含有环带伪影的实际CT图像进行了校正实验。结果表明,校正后CT图像环形伪影去除干净,且细节区域的标准差基本没有变化,均匀区域标准差减小,信噪比增益达2.182dB。该方法既可以校正多个相连的环形伪影,也可以校正单个分散的环形伪影,同时还可较好地保持图像细节和分辨率。 展开更多

关键词 计算层析(ct)图像 环形伪影 投影正弦图 伪影校正

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基于预分割轮廓的CT图像亚体素表面检测方法 被引量：8

2

作者 查方龙 张定华 +2 位作者 黄魁东 张亮 李明君 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1308-1314,共7页

针对基于CT(computed tomography)图像检测分析中的点云提取精度与完整性问题,提出一种基于预分割轮廓的高精度、高完整性的亚体素表面检测方法。首先采用Otsu分割算法提取CT图像的体素级轮廓点集,并以此作为粗定位轮廓自适应地生成用... 针对基于CT(computed tomography)图像检测分析中的点云提取精度与完整性问题,提出一种基于预分割轮廓的高精度、高完整性的亚体素表面检测方法。首先采用Otsu分割算法提取CT图像的体素级轮廓点集,并以此作为粗定位轮廓自适应地生成用于亚体素表面检测的完备感兴趣区域(region of interest,ROI);然后提出一种基于梯度非极大值抑制的表面体素判定方法,避免了梯度阈值选择难题;最后基于3D Facet模型定位亚体素级表面点位置。实验结果表明,该方法能有效改善传统亚体素检测方法的轮廓丢失、伪边严重等问题,轮廓定位误差小于0.2个体素,同时能够取得3倍以上的计算加速比。 展开更多

关键词 ct图像 表面检测 自适应感兴趣区域 3D FACET模型 亚体素精度

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Lipschitz指数与平稳小波变换在CT图像去噪中的应用 被引量：7

3

作者 杨勇 郭吉强 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第6期190-192,232,共4页

针对CT切片图像噪声特点以及应用需求,提出了基于Lipschitz指数和平稳小波的CT图像去噪算法。利用改进的中值滤波器滤除图像的脉冲噪声,然后根据图像阶梯边缘的Lipschitz指数与小波系数之间的关系,在更好地保护图像边缘细节的前提下,利... 针对CT切片图像噪声特点以及应用需求,提出了基于Lipschitz指数和平稳小波的CT图像去噪算法。利用改进的中值滤波器滤除图像的脉冲噪声,然后根据图像阶梯边缘的Lipschitz指数与小波系数之间的关系,在更好地保护图像边缘细节的前提下,利用平稳小波变换的阈值去噪方法滤除高斯噪声。实验结果表明,该方法无论是在视觉效果上,还是在最小均方差意义和信噪比增益上,以及保护图像边缘细节上都有很大提高。 展开更多

关键词 Lipschitz指数 平稳小波变换 ct图像 去噪

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基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用 被引量：8

4

作者 邱甲军 吴跃 +1 位作者 惠孛 刘彦伯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1196-1200,共5页

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节,而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节,但对频率分辨率敏感。针对这个问题,提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法,应用于平扫计算机断层扫描(CT)图像的肝脏肿瘤区... 图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节,而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节,但对频率分辨率敏感。针对这个问题,提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法,应用于平扫计算机断层扫描(CT)图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先,通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量;其次,基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜;最后,使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明,该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时,有效地保留了低频平滑的纹理细节:增强后的肝细胞癌区域与原区域相比,信息熵平均增加36.56%,平均梯度平均增加321.56%,平均绝对差值平均为9.287;增强后的肝血管瘤区域与原区域相比,信息熵平均增加48.77%,平均梯度平均增加511.26%,平均绝对差值平均为14.097。 展开更多

关键词 纹理增强 小波变换 分数阶微分 肝细胞癌 肝血管瘤 计算机断层扫描图像

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基于多尺度特征融合的肺结节良恶性分类方法 被引量：5

5

作者 顾军华 孙哲然 +2 位作者 王锋 戚永军 张亚娟 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期417-424,共8页

为解决肺结节分类问题中肺电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像特征提取不全面和随着卷积网络深度的加深易导致的梯度消失问题,提出一种基于多尺度特征融合网络(multi-scale feature fusion network,MSFFNet)的肺结节良恶... 为解决肺结节分类问题中肺电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像特征提取不全面和随着卷积网络深度的加深易导致的梯度消失问题,提出一种基于多尺度特征融合网络(multi-scale feature fusion network,MSFFNet)的肺结节良恶性自动分类模型.使用多尺度卷积操作对输入的肺结节CT图像分别进行不同范围的特征提取和特征的融合拼接,解决特征提取不全面的问题;引入SE-ResNeXt模块,充分利用通道注意力机制,有效解决特征信息丢失的问题;输出肺结节良恶性的分类结果.在大型公开可用的肺图像联合数据库(lung image database consortium,LIDC-IDRI)上进行实验,MSFFNet模型的分类准确率达97.2%,特异性和敏感性分别为96.14%和98.62%,优于SE-ResNeXt等方法的分类效果. 展开更多

关键词 人工智能 深度学习 特征提取 特征融合 通道注意力 肺结节分类 SE-ResNeXt 电子计算机断层扫描图像

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CT影像肺结节分割研究进展 被引量：4

6

作者 董婷 魏珑 聂生东 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期751-765,共15页

准确分割肺结节在临床上具有重要意义。计算机断层扫描(computer tomography,CT)技术以其成像速度快、图像分辨率高等优点广泛应用于肺结节分割及功能评价中。为了进一步对肺部CT影像中的肺结节分割方法进行探索,本文对基于CT影像的肺... 准确分割肺结节在临床上具有重要意义。计算机断层扫描(computer tomography,CT)技术以其成像速度快、图像分辨率高等优点广泛应用于肺结节分割及功能评价中。为了进一步对肺部CT影像中的肺结节分割方法进行探索,本文对基于CT影像的肺结节分割方法研究进行综述。1)对传统的肺结节分割方法及其优缺点进行了归纳比较;2)重点介绍了包括深度学习、深度学习与传统方法相结合在内的肺结节分割方法;3)简单介绍了肺结节分割方法的常用评价指标,并结合部分方法的指标表现展望了肺结节分割方法研究领域的未来发展趋势。传统的肺结节分割方法各有优缺点和其适用的结节类型,深度学习分割方法因普适性好等优点成为该领域的研究热点。研究者们致力于如何提高分割结果的准确度、模型的鲁棒性及方法的普适性,为了实现此目的本文总结了各类方法的优缺点。基于CT影像的肺结节分割方法研究已经取得了不小的成就,但肺结节形状各异、密度不均匀,且部分结节与血管、胸膜等解剖结构粘连,给结节分割增加了困难,结节分割效果仍有很大提升空间。精度高、速度快的深度学习分割方法将会是研究者密切关注的方法,但该类方法仍需解决数据需求量大和网络模型超参数的确定等问题。 展开更多

关键词 肺结节 ct影像 肺结节分割方法 深度学习 综述

原文传递

基于全局注意力多任务网络方法的CT图像细小骨折检测研究

7

作者 李瑞瑞 杨晓光 +1 位作者 孙世豪 季尚蔚 《中国医学装备》 2024年第3期12-18,共7页

目的:通过全局注意力多任务网络提升CT图像细小骨折检测的感知,通过多任务实现实例级别细小骨折目标的检测,快速、准确地从大量CT图像中识别并定位骨折,以辅助临床及时开展治疗。方法:引入分组非局部(non-local)网络方法,计算CT图像连... 目的:通过全局注意力多任务网络提升CT图像细小骨折检测的感知,通过多任务实现实例级别细小骨折目标的检测,快速、准确地从大量CT图像中识别并定位骨折,以辅助临床及时开展治疗。方法:引入分组非局部(non-local)网络方法,计算CT图像连续切片任何位置和通道之间的远程依赖关系,将多目标检测模型3D RetinaNet单级检测器与医学图像语义分割(3D U-Net)架构相融合,实现端到端的多任务3D卷积网络,以多任务联合的方式实现对细小骨折的实例级别检测。选择医学图像计算与计算机辅助干预(MICCAI)2020挑战赛提供的肋骨骨折公开数据集(Rib Frac Dataset)600例CT扫描图像,通过5∶1的比例划分为训练集(500例)和验证集(100例),测试多任务3D卷积网络的精度性能。结果:多任务3D卷积网络方法的检测精度性能优于单任务网络FracNet、3D RetinaNet及3D Retina U-Net,其平均精度与3D RetinaNet和3D Retina U-Net网络相比分别高出7.8%和11.4%,且优于3D Faster R-CNN、3D Mask R-CNN两种单任务网络检测方法,平均精度分别高出约6.7%和3.1%。结论:全局注意力多任务网络融合不同模块,对于细小骨折检测性能均有提升,引入分组非局部(Non-local)网络方法能够进一步提升对细小骨折目标的检测精度性能。 展开更多

关键词 三维卷积神经网络 全局注意力 多任务网络 非局部 ct图像 肋骨骨折数据集(RibFrac Dataset)

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CT图像环形伪影去除方法研究现状及展望

8

作者 唐瑶瑶 朱叶晨 +1 位作者 刘仰川 高欣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期890-900,共11页

环形伪影是各类型计算机断层扫描(CT)图像中最常见的伪影之一,通常是由于探测器像素对X射线响应不一致导致的。有效去除环形伪影能极大提高CT图像质量,提升后期诊断和分析的精度,是CT图像重建中的必要步骤。因此,对环形伪影去除(又称“... 环形伪影是各类型计算机断层扫描(CT)图像中最常见的伪影之一,通常是由于探测器像素对X射线响应不一致导致的。有效去除环形伪影能极大提高CT图像质量,提升后期诊断和分析的精度,是CT图像重建中的必要步骤。因此,对环形伪影去除(又称“环形伪影校正”)方法进行了系统梳理。首先,介绍环形伪影的表现和成因,给出常用的数据集、算法库;其次,依次介绍基于探测器校正、基于解析和迭代求解(分为投影数据预处理、CT图像重建、CT图像后处理环节)、基于深度学习(分为卷积神经网络、生成对抗网络)的环形伪影去除方法,并分析每类方法的原理、发展过程及优缺点;最后,归纳现有环形伪影去除方法在鲁棒性、数据集多样化、模型构建等方面存在的技术瓶颈,并对解决方案进行展望。 展开更多

关键词 计算机断层扫描图像 投影数据 环形伪影去除 环形伪影校正 深度学习

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基于深度混合卷积模型的肺结节检测方法 被引量：3

9

作者 戚永军 顾军华 +2 位作者 张亚娟 王锋 田泽培 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期2904-2909,共6页

基于高维肺部计算机断层扫描(CT)图像的肺结节检测是一项极具挑战性的任务。在诸多肺结节检测算法中,深度卷积神经网络(CNN)最引人注目,其中二维(2D)CNN具有预训练模型多、检测效率高等优点,应用非常广泛,但肺结节本质是三维(3D)病灶,2D... 基于高维肺部计算机断层扫描(CT)图像的肺结节检测是一项极具挑战性的任务。在诸多肺结节检测算法中,深度卷积神经网络(CNN)最引人注目,其中二维(2D)CNN具有预训练模型多、检测效率高等优点,应用非常广泛,但肺结节本质是三维(3D)病灶,2D CNN会不可避免地造成信息损失,从而影响检测精度。3D CNN能充分利用CT图像空间信息,有效提升检测精度,但是3D CNN存在参数多、计算消耗大、过拟合风险高等不足。为了兼顾两者的优势,提出基于深度混合CNN的肺结节检测模型,通过在神经网络模型的浅层部署3D CNN,在模型的深层部署2D CNN,并增加反卷积模块,融合了多层级的图像特征,达到了在不损失检测精度的情况下减少模型参数、增强模型泛化能力,提高检测效率的目的。在LUNA16数据集上的实验结果表明,所提出的模型在平均每次扫描8个假阳性的情况下的敏感度为0.924,优于现有的先进模型。 展开更多

关键词 深度学习 特征融合 肺结节检测 计算机辅助诊断 ct图像

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脑部CT图像冗余影像剔除研究 被引量：2

10

作者 宋亮 耿国华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第9期208-211,共4页

脑部CT图像中通常存在金属槽,衣物以及肩膀组织等类似的冗余影像数据,根据冗余数据的分布特点将其分为两种类型,提出了一种新的结合模糊C均值以及轮廓跟踪方法的去除CT图像中冗余影像数据的算法,该算法解决了以往算法中出现的CT数据的... 脑部CT图像中通常存在金属槽,衣物以及肩膀组织等类似的冗余影像数据,根据冗余数据的分布特点将其分为两种类型,提出了一种新的结合模糊C均值以及轮廓跟踪方法的去除CT图像中冗余影像数据的算法,该算法解决了以往算法中出现的CT数据的丢失问题。算法可以实现对大量CT数据的自动批处理,实验证明算法效果良好并且具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 ct图像 模糊C均值 轮廓跟踪 三维模型重建

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CT影像对Ⅰa期浸润性肺腺癌病理亚型的诊断效果

11

作者 柳林川 林垚 +1 位作者 李晓华 陈懿 《中国医学装备》 2021年第9期58-61,共4页

目的:分析CT影像对Ⅰa期浸润性肺腺癌(IAC)病理亚型的诊断效果。方法:选取医院收治的100例术后病理确诊的Ⅰa期IAC患者,根据病理检查结果将其分为以贴壁为主型的贴壁组、腺泡为主型的腺泡组及其他类型组。所有患者均于术前行CT影像检查... 目的:分析CT影像对Ⅰa期浸润性肺腺癌(IAC)病理亚型的诊断效果。方法:选取医院收治的100例术后病理确诊的Ⅰa期IAC患者,根据病理检查结果将其分为以贴壁为主型的贴壁组、腺泡为主型的腺泡组及其他类型组。所有患者均于术前行CT影像检查,分析其病灶的位置、大小、平均CT值、距胸膜位置、实性成分比例、瘤-肺界面、分叶征、毛刺征、空泡征、胸膜凹陷征等CT影像指征。采用多因素Logistics回归分析影响Ⅰa期IAC病理变化的危险因素。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析CT影像指标在诊断Ⅰa期IAC病理亚型的价值。结果:各组患者平均CT值比较差异有统计学意义(Z=866.345,P<0.05),实占比、毛刺、分叶及空泡等CT指征差异有统计学意义(χ^(2)=14.492,χ^(2)=6.577,χ^(2)=9.547,χ^(2)=17.286;P<0.05)。多因素Logistics回归分析的CT检查中,分叶及空泡是鉴别贴壁为主型腺癌和腺泡为主型腺癌的重要因素(OR=0.043,OR=7.716;P<0.05)。ROC曲线分析中,分叶及空泡鉴别腺癌亚型的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.746和0.856。结论:CT影像检查对分析Ⅰa期IAC病理亚型情况具有一定意义,其中分叶及空泡有助于分辨鉴别贴壁为主型腺癌和腺泡为主型腺癌。 展开更多

关键词 ct影像 Ⅰa期浸润性肺腺癌 病理亚型 诊断 影像学 指标

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跨模态医学图像预测综述 被引量：9

12

作者 周沛 陈后金 +3 位作者 于泽宽 彭亚辉 李艳凤 杨帆 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期220-226,共7页

医学影像技术与设备的进步在生物医学领域的各项研究中发挥着重要作用.跨模态医学图像预测旨在由一种模态图像预测另一种模态图像.本文详细综述了由MRI预测CT图像、7T-Like图像重构、PET预测及其他医学模态预测研究,阐述了各类模态预测... 医学影像技术与设备的进步在生物医学领域的各项研究中发挥着重要作用.跨模态医学图像预测旨在由一种模态图像预测另一种模态图像.本文详细综述了由MRI预测CT图像、7T-Like图像重构、PET预测及其他医学模态预测研究,阐述了各类模态预测的必要性及存在的挑战,说明各类预测方法的特点并进行性能比较,最终得出结论:基于深度学习的跨模态预测在预测精度和预测时间两方面更具优势. 展开更多

关键词 深度学习 ct预测 7T-Like图像重构 PET预测

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改良CT图像评分结合颅内压监测对幕上高血压脑出血患者病情及预后评估的价值研究 被引量：8

13

作者 余汉辉 庄泽锐 +3 位作者 张志宏 方旭生 吴国 连伟杰 《中国医学装备》 2023年第1期51-54,共4页

目的:探讨改良CT图像评分结合颅内压监测对幕上高血压脑出血患者病情及预后评估的价值。方法:选取医院收治的100例幕上高血压脑出血患者,所有患者入院后立即行头颅CT扫描和改良CT图像评分,并进行颅内压(ICP)监测。对比入院时不同格拉斯... 目的:探讨改良CT图像评分结合颅内压监测对幕上高血压脑出血患者病情及预后评估的价值。方法:选取医院收治的100例幕上高血压脑出血患者,所有患者入院后立即行头颅CT扫描和改良CT图像评分,并进行颅内压(ICP)监测。对比入院时不同格拉斯哥昏迷评分(GCS)及不同初始ICP患者的改良CT图像评分结果;患者于出院3个月后进行格拉斯哥预后评分(GOS),对比预后情况不同的患者间改良CT图像评分和初始ICP值;利用Pearson相关性分析法分析患者入院时改良CT图像评分与GCS评分、GOS预后评分和初始ICP之间的相关性。结果:入院时GCS评分为3~5分的患者改良CT图像评分高于评分为6~8分的患者,差异有统计学意义(t=6.50,P<0.05);ICP重度升高患者改良CT图像评分高于ICP中度升高和正常或轻度升高患者,差异有统计学意义(t=2.48,t=4.83;P<0.05),ICP中度升高患者改良CT图像评分高于正常及轻度升高患者(t=3.14,P<0.05),ICP重度升高患者、中度升高患者以及正常或轻度升高患者的改良CT图像评分比较差异有统计学意义(F=11.37,P<0.05)。预后不良患者改良CT图像评分及初始ICP均高于预后良好的患者,差异有统计学意义(t=2.21,t=2.13;P<0.05);Pearson相关性分析中,患者入院时改良CT图像评分与GCS及GOS均呈负相关性(r=-0.584,r=-0.445;P<0.05),与初始ICP呈正相关(r=0.471,P<0.05)。结论:改良CT图像评分法结合ICP监测,能够在一定程度上评估幕上高血压脑出血患者病情的严重程度及预测其预后,可尝试用于今后此类患者的评估工作中。 展开更多

关键词 高血压脑出血 改良ct图像评分法 格拉斯哥预后评分(GOS) 格拉斯哥昏迷评分(GCS)

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基于小波与小波包分析的CT图像去噪研究 被引量：7

14

作者 薛慧 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2011年第2期2541-2545,共5页

目的:小波与小波包分析在医学CT图像噪声抑制方面的应用价值研究。方法:采用MATLAB6.5对512×512的CT图像进行实验。提出了小波局部阈值软硬函数折中消噪方法。并将此方法与小波强制消噪、全局阈值硬函数消噪、全局阈值软函数消噪... 目的:小波与小波包分析在医学CT图像噪声抑制方面的应用价值研究。方法:采用MATLAB6.5对512×512的CT图像进行实验。提出了小波局部阈值软硬函数折中消噪方法。并将此方法与小波强制消噪、全局阈值硬函数消噪、全局阈值软函数消噪、及小波包消噪的方法进行了对比。结果:从实验中可以得出小波包消噪效果最好,能够有效的滤除图像中的噪声且边缘效果保持良好,本文提出的小波局部阈值软硬函数折中消噪法也能能够有效的滤除图像中的噪声,效果较小波强制消噪、全局阈值硬函数消噪、全局阈值软函数消噪要好,但是边缘效果及噪声滤除的程度都不及小波包。结论:实验结果表明本文提出的小波局部阈值软硬函数折中消噪方法在小波消噪方面具有一定的价值。 展开更多

关键词 医学ct图像 小波分析 小波包分析 图像去噪

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基于Hessian矩阵和熵的CT序列图像裂缝分割方法 被引量：7

15

作者 王慧倩 邹永宁 +2 位作者 蔡玉芳 程燕 王珏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1800-1807,共8页

工业CT序列图像的各向不同性和伪影会影响裂缝分割精确度和准确度,因此提出一种基于Hessian矩阵和熵的各向不同性工业CT序列图像裂缝自动分割方法。首先,用基于Hessian矩阵的多尺度线状滤波增强裂缝区域,抑制非线状区域;然后,建立一种... 工业CT序列图像的各向不同性和伪影会影响裂缝分割精确度和准确度,因此提出一种基于Hessian矩阵和熵的各向不同性工业CT序列图像裂缝自动分割方法。首先,用基于Hessian矩阵的多尺度线状滤波增强裂缝区域,抑制非线状区域;然后,建立一种新的二维直方图,获取滤波之后层内和层间的信息;再根据直方图的最大类熵确定阈值区间,最终得到裂缝的二值化分割结果。实验表明,所提方法不仅能够满足实际工业CT序列图像裂缝分割中精确、自动的分割要求,而且相较其他4种已有方法,能够得到更完整、更准确的分割结果。 展开更多

关键词 裂缝分割 工业ct图像 HESSIAN矩阵 裂缝滤波 熵阈值

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基于特征金字塔网络和密集网络的肺部CT图像超分辨率重建 被引量：4

16

作者 申利华 李波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1612-1619,共8页

针对肺部计算机断层扫描(CT)图像的超分辨率(SR)重建中需要加大对肺结节的关注度、满足重建后的特征具有客观存在性等问题,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)和密集网络的肺部图像SR重建方法。首先,在特征提取层利用FPN提取特征;其次,在... 针对肺部计算机断层扫描(CT)图像的超分辨率(SR)重建中需要加大对肺结节的关注度、满足重建后的特征具有客观存在性等问题,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)和密集网络的肺部图像SR重建方法。首先,在特征提取层利用FPN提取特征;其次,在特征映射层设计基于残差网络的局部结构,再用特殊的密集网络连接此类局部结构;再次,在特征重建层利用卷积神经网络(CNN)将不同深度的卷积层逐渐降为图像大小;最后,利用残差网络融合初始低分辨率(LR)特征与重建的高分辨率(HR)特征,形成最终的SR图像。对比实验显示,FPN中2次特征融合和特征映射中5个局部结构连接的深度学习网络效果更佳。所提出的网络相较于超分辨率卷积神经网络(SRCNN)等经典网络重建SR图像的峰值信噪比(PSNR)更高,并且可以获得更好的视觉质量。 展开更多

关键词 肺部计算机断层扫描图像 超分辨率重建 特征金字塔网络 密集网络 残差网络

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后Pilon骨折的CT影像形态学分析及CT指导不同分型骨折手术治疗效果分析 被引量：4

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作者 张庭庭 白曼莫 +1 位作者 吉思璇 谭子琨 《中国医学装备》 2022年第4期85-91,共7页

目的:分析后Pilon骨折的CT影像形态学及CT指导不同分型手术治疗效果。方法:选取医院收治的66例后Pilon骨折患者,测量横切面骨折线至双踝连线的夹角(α角)、骨折块面积与胫骨远端面积的比值(FAR1)和骨折块前后径与胫骨远端前后径的比值(F... 目的:分析后Pilon骨折的CT影像形态学及CT指导不同分型手术治疗效果。方法:选取医院收治的66例后Pilon骨折患者,测量横切面骨折线至双踝连线的夹角(α角)、骨折块面积与胫骨远端面积的比值(FAR1)和骨折块前后径与胫骨远端前后径的比值(FLR),以及矢状面骨折线同胫骨解剖轴的夹角(β角)、骨折块面积与骨折线顶点线下的胫骨远端面积的比值(FAR2)。根据横断面CT图像中显示的Die-punch骨块大小和位置分为Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型和Ⅴ型,比较各型术前和终点随访(取出内固定时间)踝关节骨折功能量表(Olerud-Molander)和疼痛视觉模拟评分量表(VAS)评分,以及治疗效果和术后并发症情况。结果:在66例后pilon骨折患者中,CT观察后内侧骨折块28例(占42.42%),后外侧骨折块38例(占57.58%);且发生距骨半脱位或脱位51例(占77.27%),未脱位15例(占22.73%);后内侧骨折块的α角、FLR和β角与后外侧比较,差异有统计学意义(t=2.545,t=5.603,t=2.634;P<0.05)。脱位患者α角明显高于未脱位患者,FLR明显低于未脱位患者,差异有统计学意义(t=5.209,t=2.835;P<0.05)。终点随访时不同CT分型的Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型和Ⅴ型Olerud-Molander评分高于术前,VAS评分低于术前,差异均有统计学意义(t_(Olerud-Molander评分)=30.062,t=28.451,t=26.205,t=29.044,t=21.964;t_(VAS评分)=12.748,t=9.914,t=12.973,t=12.548,t=10.392;P<0.05)。CT图像分型为Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型和Ⅴ型治疗优良率分别为79.17%、66.67%、78.26%、75.00%和75.00%。CT图像分型中Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型和Ⅴ型术后并发症发生率分别为12.50%、33.33%、8.70%、16.77%和50.00%。结论:后Pilon骨折后内侧和后外侧骨折块在骨折线方向、角度以及前后径与胫骨远端前后径比值等CT影像学形态存在一定差异,依据CT图像对后Pilon骨折进行分型,能较好指导手术方式的选择。 展开更多

关键词 后Pilon骨折 ct影像形态 分型 治疗效果 并发症

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基于多尺度并行深度可拆分的CNN新冠肺炎CT图像去噪方法 被引量：2

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作者 张硕 余世明 《高技术通讯》 CAS 2021年第11期1145-1153,共9页

目前新冠肺炎(COVID-19)在全球蔓延,为了对新冠肺炎进行早期诊断,同时减轻医护人员的工作压力,使用深度学习对患者胸部电子计算机断层扫描(CT)图像进行分析变得越来越重要。针对肺炎图像中纹理细节较为丰富、边缘结构模糊、极易干扰机... 目前新冠肺炎(COVID-19)在全球蔓延,为了对新冠肺炎进行早期诊断,同时减轻医护人员的工作压力,使用深度学习对患者胸部电子计算机断层扫描(CT)图像进行分析变得越来越重要。针对肺炎图像中纹理细节较为丰富、边缘结构模糊、极易干扰机器及医生诊断的问题,本文提出一种基于多尺度并行深度可拆分卷积神经网络(MSP-ReCNN),对新冠肺炎CT图像进行去噪处理,提升肺炎图像质量。多尺度特征提取模块从不同尺度提取肺炎图像中的纹理特征细节,采用深浅通道并行方式,分别提取肺炎图像中的高维度以及低维度的特征。为进一步优化网络模型,提出一种拆分卷积方式,可将特征图拆分为两类,一类为主要关注特征,另一类为次要关注特征。使用复杂度高的计算方式从主要关注特征中提取关键信息,对于次要关注特征,则采取复杂度低的计算方式提取补偿信息。通过与非局部均值(NLM)去噪算法、收缩卷积神经网络(SCNN)深度模型、去噪卷积神经网络(DnCNN)深度模型对比,以及网络消融实验,可以看出本文提出的模型能有效去除肺炎图像中的噪声,并且可以更好地保留原始图像中的纹理结构细节,为机器以及医生提供更可靠的辅助诊断。 展开更多

关键词 新冠肺炎(COVID-19)电子计算机断层扫描(ct)图像 图像去噪 多尺度特征 深浅通道并行 拆分卷积

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消除局部极值的多尺度形态学肝脏肿瘤CT图像分割方法 被引量：2

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作者 陈璐 王小鹏 +1 位作者 张华卫 吴双 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第8期2332-2335,共4页

针对肝脏CT图像中因灰度不均、边缘模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种消除局部极值的多尺度形态学分割方法。首先利用面积算子对图像进行预处理,在平滑图像的同时,保持目标区域的边缘信息;其次融合梯度图像中不同极值的邻域... 针对肝脏CT图像中因灰度不均、边缘模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种消除局部极值的多尺度形态学分割方法。首先利用面积算子对图像进行预处理,在平滑图像的同时,保持目标区域的边缘信息;其次融合梯度图像中不同极值的邻域统计信息和形态属性(深度和尺度)区分极值,通过设定不同大小的结构元素,对不同极值采用多尺度结构元素进行闭运算,在消除伪局部极值的同时实现图像的自适应修正;最后利用分水岭变换分割肝脏肿瘤。实验结果表明,该方法能够在保持图像边缘的同时,有效减轻过分割现象,实现肝脏肿瘤的准确分割。 展开更多

关键词 电子计算机断层扫描图像分割 局部极值 结构元素 多尺度形态学 分水岭

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基于模式跟踪和路径搜索的岩心CT序列图像裂缝分割

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作者 李博 熊淑华 滕奇志 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S01期327-332,共6页

岩心计算机断层扫描(CT)序列图裂缝分割是数字岩心裂缝分析的前提。针对传统基于阈值和形态特征的分割方法难以有效对裂缝目标进行批量分割的问题,提出一种基于裂缝位置连续性的裂缝分割方法。首先,利用人工交互对首帧图像进行分割,获... 岩心计算机断层扫描(CT)序列图裂缝分割是数字岩心裂缝分析的前提。针对传统基于阈值和形态特征的分割方法难以有效对裂缝目标进行批量分割的问题,提出一种基于裂缝位置连续性的裂缝分割方法。首先,利用人工交互对首帧图像进行分割,获得参考模式;其次,对相邻帧进行阈值分割,并将分割结果与参考模式进行与运算和或运算,获得去除噪声的裂缝位置模式;最后,在裂缝位置模式内搜索相邻帧中的裂缝目标连通域,并采用A*算法对断裂的裂缝目标进行连接,形成完整的裂缝目标。对于交叉缝,采用8邻域特征模板提取交叉点,将交叉缝分割简化为单裂缝分割。实验结果表明,所提方法能够在去除噪声的同时对单裂缝和交叉缝进行批量完整分割。 展开更多

关键词 ct序列图 裂缝分割 位置连续性 路径搜索 交叉缝

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