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基于AI技术在医学影像处理的应用 预览
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作者 李晓坤 郑永亮 +3 位作者 邵娜 刘磊 陈虹旭 张乐江 《软件》 2019年第3期46-51,共6页
随着信息技术的飞速发展,AI技术在各个领域都得到了广泛研究并应用,更在一些领域打破了当下困惑,突破了瓶颈。将AI技术与医学影像处理结合是一项非常具有前景的项目。基于AI技术在医学影像领域的应用具备很多种可能。当下社会,癌症逐渐... 随着信息技术的飞速发展,AI技术在各个领域都得到了广泛研究并应用,更在一些领域打破了当下困惑,突破了瓶颈。将AI技术与医学影像处理结合是一项非常具有前景的项目。基于AI技术在医学影像领域的应用具备很多种可能。当下社会,癌症逐渐成为中共公民的致命杀手。最常见的诊断模式就是放射科医生根据CT影像诊断。但是以目前的条件,并不能保证患者在早期发现癌症,故而错失了最佳治疗时机。我们需要一种能够发现早期癌症并诊断的方法。正文主要介绍了AI技术与医学影像处理技术的发展历史及发展近况,研究目的及意义。通过AI技术建立影像识别模型从而引入医学影像处理技术中分析其发展前景。现如今人工智能已成为了当下的热门课题。深度学习的提出不仅拓展了AI技术的整体范围,还突破了当下许多技术难题。本文以肺部疾病为例,应用深度学习技术,探讨基于AI技术在医学影像处理的应用,从而达到促进医疗水平进步的目的。 展开更多
关键词 AI技术 深度学习 医学影像
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融合纹理信息的SLIC算法在医学图像中的研究 预览
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作者 侯向丹 李柏岑 +3 位作者 刘洪普 杜佳卓 郑梦敬 于铁忠 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期965-974,共10页
随着超像素算法的发展, SLIC (Simple linear iterative clustering)由于时间复杂度低及良好的分割结果而被广泛关注.但是由于传统的SLIC算法并没有考虑到图像的纹理信息,故而对于纹理较复杂的图像分割效果略有不足. LBP (Local binary ... 随着超像素算法的发展, SLIC (Simple linear iterative clustering)由于时间复杂度低及良好的分割结果而被广泛关注.但是由于传统的SLIC算法并没有考虑到图像的纹理信息,故而对于纹理较复杂的图像分割效果略有不足. LBP (Local binary pattern)对于纹理的识别有着优秀的表现而且时间复杂度低,但是对于噪声的鲁棒性较差,并且会产生纹理偏移.因此,本文首先针对传统的LBP中存在的问题进行改进;然后将改进后的算法与SLIC结合,提出一种融合纹理信息的超像素算法-SLICT (Simple linear iterative clustering based on texture).为验证分割效果,本文选取纹理较多的医学图像进行实验,采用心脏MRI数据库进行验证并与其他超像素算法进行对比.实验表明, SLICT在边缘召回率、欠分割错误率以及覆盖率上的综合表现优于其他算法.从分割结果上来看, SLICT不但能够更好地贴合图像边缘,而且对于连续区域的分割效果也较好,更适合纹理较复杂的图像. 展开更多
关键词 纹理偏移 SLIC LBP 医学图像 超像素
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一种3D打印重构软件的骨骼重建精度评价方法的研究
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作者 许苑晶 刘至原 +5 位作者 柳毅浩 杨泽政 万克明 刘非 王金武 戴尅戎 《中华创伤骨科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期894-900,共7页
目的探讨一种基于医学的3D打印重构软件(Arigin3D Pro)重建骨骼模型精度的评价方法。方法选取猪股骨作为实体骨模型,使用CT和MRI设备分别扫描,并将扫描数据导入Arigin3D Pro进行三维模型重构。选取3名经验不同(重构经验分别为≤1年、2~... 目的探讨一种基于医学的3D打印重构软件(Arigin3D Pro)重建骨骼模型精度的评价方法。方法选取猪股骨作为实体骨模型,使用CT和MRI设备分别扫描,并将扫描数据导入Arigin3D Pro进行三维模型重构。选取3名经验不同(重构经验分别为≤1年、2~3年和≥4年)的操作者均对猪股骨重构3次,且每重构1次分别使用第三方软件Geomagic Wrap和Arigin3D Pro分别测量股骨头直径、股骨体长度、股骨远端膝关节宽度各3次;实体模型参数使用游标卡尺进行测量。记录、比较重构模型与实体模型的参数值,并进行差异分析。结果Geomagic Wrap测量:经CT和MRI扫描重构出的模型均与实体模型有一定的偏差,偏差百分比绝对值分别为1.47%和1.08%。操作者3次重构间的偏差百分比为0.29%~1.53%;不同重构经验的操作者间重构的三维模型有差异。结论Arigin3D Pro重构的模型与动物实体骨的特征尺寸直接比较的方法可用于直观分析重构精度,且基于CT和MRI影像下骨骼模型的医学三维重建模型误差在可控范围,骨骼重建模型精度与操作者相关。 展开更多
关键词 骨骼 软件 成像 三维 医学图像 精度
基于深度监督全卷积神经网络的MRI脑图像语义分割算法 预览
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作者 黄星奕 丘子明 许燕 《北京生物医学工程》 2019年第3期277-282,共6页
目的 依据临床诊断对MRI脑图像自动分割算法的需求,基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)设计了一种端到端的深度监督全卷积网络(deeply supervised fully convolutional network,DS-FCN)以解决脑图像中脑组织的自动分... 目的 依据临床诊断对MRI脑图像自动分割算法的需求,基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)设计了一种端到端的深度监督全卷积网络(deeply supervised fully convolutional network,DS-FCN)以解决脑图像中脑组织的自动分割问题。方法 针对三维MRI脑图像,先将体数据切割成二维图像切片,在FCN网络结构的基础上,加入了深度监督机制,即在特征提取的多层级结构中提前得到损失值反馈。结果 以三维MRI脑图像公开数据集LPBA-40为实验数据,56类脑组织的准确率(precision rate)、召回率(recall rate)、F1评估值分别为74. 40%、74. 82%、73. 75%,测试速率为152 ms。结论 通过引入深度监督结构,改进后的DS-FCN在MRI脑组织分割任务中得到了更精准的分割效果。 展开更多
关键词 语义分割 深度学习 医学图像 神经网络 机器学习
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基于维纳滤波算法的医学影像图像除噪分析研究 预览
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作者 陈军 《辽宁大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期46-50,共5页
对医学影像图像运用维纳滤波算法的数学模型进行了分析,采用MATLAB平台对基于维纳滤波算法的医学影像图像除噪进行了算法实现设计,并分别对不同信噪比值时加有高斯噪声的运动模糊退化的大脑医学影像图像进行维纳滤波除噪仿真研究,仿真... 对医学影像图像运用维纳滤波算法的数学模型进行了分析,采用MATLAB平台对基于维纳滤波算法的医学影像图像除噪进行了算法实现设计,并分别对不同信噪比值时加有高斯噪声的运动模糊退化的大脑医学影像图像进行维纳滤波除噪仿真研究,仿真结果表明理论分析与实验一致. 展开更多
关键词 医学影像图像 维纳滤波 数学模型 仿真 除噪
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基于MC-E算法的CT图像三维重建 预览
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作者 李怡敏 王宝珠 +1 位作者 刘翠响 高妍 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2959-2963,共5页
为减少三维重建时的空洞、提高重建效率,对传统移动立方体算法(MC)进行研究和改进,提出移动立方体拓型算法(MC-E)。对传统算法中的15种基本拓型进行修改,主要包括缩减对称拓型、合并镜像对称的构型、拓展存在二义性的基本拓型,使用17种... 为减少三维重建时的空洞、提高重建效率,对传统移动立方体算法(MC)进行研究和改进,提出移动立方体拓型算法(MC-E)。对传统算法中的15种基本拓型进行修改,主要包括缩减对称拓型、合并镜像对称的构型、拓展存在二义性的基本拓型,使用17种拓型进行三维重建,减少二义性造成的表面空洞;在图像插值时,采用中值法替代线性插值,减少运算次数。仿真结果表明,该算法较传统MC算法具有更好的重建效果和运算效率。 展开更多
关键词 移动立方体算法 三维重建 医学图像 二义性 中值法 线性插值
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基于区域分割的伪彩色医学影像图像分析及实现 预览
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作者 刘伟 《中央民族大学学报:自然科学版》 2019年第3期61-64,共4页
本文对医学影像图像伪彩色增强算法的三种数学模型进行了理论分析,采用仿真平台对基于区域分割的伪彩色增强医学影像图像进行设计、实现和研究.理论计算和数值仿真均表明理论分析的正确性.
关键词 医学影像图像 区域分割 数学模型 伪彩色
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医学图像基于阈值的分割技术 预览
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作者 范群贞 吴浩 林真 《福建电脑》 2019年第4期32-35,共4页
图像分割技术是图像识别的基础,分割效果的好坏直接影响到后续图像的进一步分析。医学图像分割一直是医学影像分析领域的一个研究热点。本文首先阐述了图像分割技术的基础,其次介绍各种常见的阈值分割方法的原理,如灰度阈值法,直方图阈... 图像分割技术是图像识别的基础,分割效果的好坏直接影响到后续图像的进一步分析。医学图像分割一直是医学影像分析领域的一个研究热点。本文首先阐述了图像分割技术的基础,其次介绍各种常见的阈值分割方法的原理,如灰度阈值法,直方图阈值法,迭代阈值法,Otsu阈值法,最后在Matlab平台实现对医学图像基于阈值的分割。 展开更多
关键词 医学图像 图像分割 阈值 直方图 迭代 OTSU
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基于PSO-ConvK卷积神经网络的肺部肿瘤图像识别
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作者 梁蒙蒙 周涛 +2 位作者 夏勇 张飞飞 杨健 《山东大学学报:工学版》 北大核心 2018年第5期77-84,共8页
针对卷积核随机初始化以及梯度下降法训练卷积神经网络易陷入局部最值问题,提出粒子群算法优化卷积核(particle sw arm optimization-convolution kernel,PSO-ConvK)的图像识别方法。使用参数迁移法构造卷积神经网络,并提取卷积核,利... 针对卷积核随机初始化以及梯度下降法训练卷积神经网络易陷入局部最值问题,提出粒子群算法优化卷积核(particle sw arm optimization-convolution kernel,PSO-ConvK)的图像识别方法。使用参数迁移法构造卷积神经网络,并提取卷积核,利用PSO不断更新粒子的速度和位置,寻找全局最优值以初始化卷积核,将其传递到卷积神经网络,用肺部肿瘤数据训练卷积神经网络,结合梯度下降法修正网络权重,使得PSO算法的全局优化能力与梯度下降法的局部搜索能力相结合。试验通过批次大小、迭代次数以及网络层数3个角度验证方法的有效性,并与高斯函数优化卷积核进行对比。结果显示,PSO优化卷积核的识别率始终高于随机化卷积核和高斯卷积核,识别率最终达到98. 3%,具有一定的可行性和优越性。 展开更多
关键词 粒子群算法 卷积核 卷积神经网络 肺部肿瘤 医学图像
融合纹理特征与形状特征的病灶CT图像识别 预览
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作者 高静雅 张荣国 +1 位作者 赵健 刘小君 《太原科技大学学报》 2018年第3期165-170,共6页
医学图像病变区域信息复杂,使用单一纹理特征分类效果不佳,提出了一种融合纹理与形状特征的病灶图像识别方法。首先,在常用的纹理特征基础上,融入Hough变换和不变矩两个形状特征,以考虑旋转、平移等畸变带来的图像失真影响;然后,对这些... 医学图像病变区域信息复杂,使用单一纹理特征分类效果不佳,提出了一种融合纹理与形状特征的病灶图像识别方法。首先,在常用的纹理特征基础上,融入Hough变换和不变矩两个形状特征,以考虑旋转、平移等畸变带来的图像失真影响;然后,对这些非线性分布融合信息线性化处理,通过支持向量机SVM对其进行分类,得到病灶图像与正常图像的识别结果;最后,采用某医院提供的50幅CT脑图像进行纹理特征和形状特征提取,进而进行SVM分类和识别。实验结果表明,所提出的融合两类特征信息对医学图像识别方法可行,病灶图像识别准确率有所提高。 展开更多
关键词 医学图像 纹理特性 形状特征
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用于CT心脏分割的几种超像素过分割和块合并的方法比较 预览
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作者 张耀楠 吴秋实 +1 位作者 何颖 安晓莉 《数字技术与应用》 2018年第10期63-66,68共5页
针对从CT图像中提取心脏结构信息还是一个尚未解决的问题,本文利用超像素思想对CT图像进行分割。本文利用4种方法(Ncut算法、熵率、简单线性迭代、均值漂移)进行超像素过分割,并进行了量化比较。进一步通过动态融合方法和谱聚类方法得... 针对从CT图像中提取心脏结构信息还是一个尚未解决的问题,本文利用超像素思想对CT图像进行分割。本文利用4种方法(Ncut算法、熵率、简单线性迭代、均值漂移)进行超像素过分割,并进行了量化比较。进一步通过动态融合方法和谱聚类方法得到分割结果。在动态融合方法中设计了一种相似性度量的计算方法,并对两种合并方法进行了比较。实验表明本文提出的方法用于CT心脏图像的分割是可行的。在四种超像素过分割方法中,简单线性迭代运行速度较快,在各项评价指标中都比较不错。动态融合方法和谱聚类的合并准确性都较高,但谱聚类的运算速度远快于超像素的动态合并。 展开更多
关键词 CT 医学图像 ADABOOST 图像分割 超像素
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医学图像增强处理系统比较分析 预览
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作者 史静 任东峰 姜玉泉 《科技视界》 2018年第2期30-30,42共2页
医学图像在帮助医生进行病情诊断的过程中起着重要的作用,但其与普通图像一样,在图像摄取和传输的过程中也会受到各种各样的干扰,是图像的清晰程度下降,影响成像质量,从而干扰医生对于病情的诊断,最终影响患者的治疗效果.本文针对医学... 医学图像在帮助医生进行病情诊断的过程中起着重要的作用,但其与普通图像一样,在图像摄取和传输的过程中也会受到各种各样的干扰,是图像的清晰程度下降,影响成像质量,从而干扰医生对于病情的诊断,最终影响患者的治疗效果.本文针对医学图像中存在的需要图像增强的问题,着重研究图像增强技术在医学图像中的应用. 展开更多
关键词 医学图像 增强 比较
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基于多模态特征的医学图像聚类方法 预览 被引量:1
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作者 王保加 潘海为 +2 位作者 谢晓芹 张志强 冯晓宁 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第3期411-422,共12页
现有的图像特征表达大多使用低层语义特征(如颜色、纹理等)细粒度地比较图像的相似度,然而医生就诊更多依据图像在局部区域高层语义特征(如是否病变、病变类型等)的差异粗粒度地判断图像的相似程度。针对现有的医学图像特征表达忽略了... 现有的图像特征表达大多使用低层语义特征(如颜色、纹理等)细粒度地比较图像的相似度,然而医生就诊更多依据图像在局部区域高层语义特征(如是否病变、病变类型等)的差异粗粒度地判断图像的相似程度。针对现有的医学图像特征表达忽略了医学图像特有的高层语义特征,致使医学图像聚类效果不佳的问题,提出了一种融合医学图像纹理特征和特有形态学特征的多模态特征医学图像聚类方法。首先一方面提出使用纹理特征融合方法表示医学图像全局底层语义特征;另一方面提出使用图像分割的感兴趣区域(region of interest,ROI)的形态学描述作为形态学特征表示医学图像的局部高层语义信息。其次结合提出的相似性度量方法分别计算脑CT图像两类特征间的相似度。最后利用多核学习方法学习特征融合权重,并在多核谱聚类实验上验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多模态 特征抽取 图像聚类 医学图像
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小曲率半径医学图像快速三维重构算法研究 预览
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作者 王静 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2018年第1期47-55,共9页
针对小曲率半径医学器官图像表面不具有明显的特征,无法采用自由拼接,排序过程耗时严重,图像重构过程坐标失真、毛刺较多的问题。提出了一种医学图像曲面混乱区域配准方法,对小曲率半径图像三维坐标空间变换参数进行改进,在改进过程中... 针对小曲率半径医学器官图像表面不具有明显的特征,无法采用自由拼接,排序过程耗时严重,图像重构过程坐标失真、毛刺较多的问题。提出了一种医学图像曲面混乱区域配准方法,对小曲率半径图像三维坐标空间变换参数进行改进,在改进过程中采将坐标误差可接受程度收敛至最优值附近。摒弃传统的排序拼接思维。由后期需要融合的医学三维图像曲面分别进行小波分解及小波逆变换,重构得到高清晰医学图像三维曲面。试验结果表明:医学图像三维可视化绘制中,在不具备明显特征条件下,绘制时间缩短,融合后图像清晰度高。 展开更多
关键词 不具明显特征 医学图片 三维绘制 图像拼接 图像融合
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基于典型医学图像的分类技术研究进展 被引量:1
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作者 张薇 吕晓琪 +2 位作者 吴凉 张明 李菁 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第12期90-99,共10页
分类是医学图像在计算机辅助诊断和模式识别领域的一个研究热点。精确地对人体解剖结构和病变区域进行分类能够最大程度辅助医生更精确、更快速地诊断病情。针对医学图像的特殊性,首先从图像预处理、图像分割、特征提取及分类方法4个方... 分类是医学图像在计算机辅助诊断和模式识别领域的一个研究热点。精确地对人体解剖结构和病变区域进行分类能够最大程度辅助医生更精确、更快速地诊断病情。针对医学图像的特殊性,首先从图像预处理、图像分割、特征提取及分类方法4个方面对典型医学图像分类进行总结分析;然后介绍分析了深度学习理论在医学图像分类中的应用;最后提出现有的医学图像分类研究方法的不足,展望了深度学习领域的最新理论在医学图像分类领域的发展趋势。 展开更多
关键词 医学图像 分类 解剖结构 病变区域 深度学习
生成式对抗网络在医学图像处理中的应用
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作者 潘丹 贾龙飞 +1 位作者 曾安(综述) Song Xiaowei(审校) 《生物医学工程学杂志》 CSCD 北大核心 2018年第6期970-976,共7页
近年来,研究人员将众多领域方法引入到医学图像处理中。经过不断改进,医学图像处理算法的效果和效率均得到不同程度的提高。目前,生成式对抗网络(GAN)在医学图像处理领域中的应用研究发展迅速。本文主要综述了GAN在医学图像处理中的应... 近年来,研究人员将众多领域方法引入到医学图像处理中。经过不断改进,医学图像处理算法的效果和效率均得到不同程度的提高。目前,生成式对抗网络(GAN)在医学图像处理领域中的应用研究发展迅速。本文主要综述了GAN在医学图像处理中的应用研究情况,介绍了GAN的基本概念,并从医学图像降噪、检测、分割、合成、重建和分类等六个方面对GAN应用研究的最新进展进行了归纳总结,最后对该领域中值得进一步研究的方向进行了展望。 展开更多
关键词 生成式对抗网络 医学图像 深度学习
多特征融合的医学影像颜色感知算法 预览
17
作者 曾宪华 陈坳珠 何姗姗 《计算机辅助设计与图形学学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期375-384,共10页
针对现有的医学影像主要以灰度图像的形式呈现,特征单一,不能充分表达图像信息等问题,提出多特征融合的医学影像颜色感知算法.首先通过提取多个方向的梯度特征以及融合原始亮度特征保留图像更多信息,在相似区域选择代表点,建立像素点的... 针对现有的医学影像主要以灰度图像的形式呈现,特征单一,不能充分表达图像信息等问题,提出多特征融合的医学影像颜色感知算法.首先通过提取多个方向的梯度特征以及融合原始亮度特征保留图像更多信息,在相似区域选择代表点,建立像素点的层次结构减少计算量;然后对顶层像素点利用流形学习和自顶而下的插值方法计算所有像素点的低维坐标;最后将低维坐标投影到颜色空间得到相应的彩色医学图像.在正常MRI影像、正常的CT影像以及带有疾病的MRI影像上进行实验的结果表明,文中算法对医学灰度图像进行着色后具有丰富的色彩信息;相比传统的颜色迁移算法,该算法具有更高的清晰度和目标背景对比度指标. 展开更多
关键词 医学影像 多特征融合 颜色感知 非线性降维
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Photoshop在医学生物图像处理中的应用 预览 被引量:1
18
作者 胡赟 《电脑知识与技术:学术交流》 2017年第5X期175-177,共3页
Photoshop作为现代信息技术高度发展的产物,因具有操作简单,能与很多软件实现无缝连接,并能够完美融合操作者的主观想象与计算机处理技术,在图形和图像的处理及合成方面具有较大的优越性,正广泛应用于印刷业、广告设计、土木工程、刑侦... Photoshop作为现代信息技术高度发展的产物,因具有操作简单,能与很多软件实现无缝连接,并能够完美融合操作者的主观想象与计算机处理技术,在图形和图像的处理及合成方面具有较大的优越性,正广泛应用于印刷业、广告设计、土木工程、刑侦行业等领域。该文针对医学生物图像编辑过程中常见的问题,综合运用Photoshop图像处理技术对其进行处理,并通过具体案例分析,使读者能够从中得到一些参考。 展开更多
关键词 PHOTOSHOP 医学生物图像 图像修复 图像编辑组图 反差
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一种医学图像半脆弱数字水印算法 预览
19
作者 王婷 《电脑知识与技术:学术交流》 2017年第4期221-223,共3页
该文提出了一种适用于医学图像的半脆弱数字水印算法。该算法在分析医学图像特征后将医学图像分块,再将文本病例信息使用自定义编码表生成水印信息,嵌入原始图像的频域中,实现了信息的隐藏。实验结果表明,该算法对各种攻击具有半脆弱性... 该文提出了一种适用于医学图像的半脆弱数字水印算法。该算法在分析医学图像特征后将医学图像分块,再将文本病例信息使用自定义编码表生成水印信息,嵌入原始图像的频域中,实现了信息的隐藏。实验结果表明,该算法对各种攻击具有半脆弱性,水印检测难度大,可以对篡改进行检测和精确定位。 展开更多
关键词 医学图像 数字水印 DCT变换 信息隐藏 半脆弱
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基于DICOM标准的医学图像数据库的设计 预览 被引量:2
20
作者 陈科 林江莉 《信息与电脑》 2017年第14期113-115,共3页
医学图像数据库是用来存储大量医学影像的系统,为实现图像信息应用提供了基础平台,也是PACS(Picture Archive and Communication System)系统和其他医学影像信息系统的重要组成部分。DICOM标准(Digital Imaging and Communicationsin Me... 医学图像数据库是用来存储大量医学影像的系统,为实现图像信息应用提供了基础平台,也是PACS(Picture Archive and Communication System)系统和其他医学影像信息系统的重要组成部分。DICOM标准(Digital Imaging and Communicationsin Medicine)作为现代医学影像数据存储、交换的标准,已被广泛应用在许多数字影像设备上。DICOM采用的面向对象的方法,是将医学影像的信息包括像素信息都存储在了.dcm后缀的文件上,以文件的形式进行存储。目前已有打开DICOM标准格式图像的软件,而将一系列图片打开解析后并且按层次存入数据库中,对数据进行整合这方面的尚不完善,特别是对某些动态信息进行检索。笔者利用C#所提供的平台以及DICOM标准,设计了一个基于DICOM标准的数据库,可以对存入数据库的DICOM文件按层次检索。 展开更多
关键词 DICOM 数据库 医学影像
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