醫(yī)學(xué)圖像處理若干關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf

1、本文主要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)進(jìn)行了深入研究，分析解決了醫(yī)學(xué)圖像減影技術(shù)中的若干問(wèn)題。通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)斷層掃描和核磁共振圖像的閾值分割算法、邊緣檢測(cè)分割算法的研究，提出了基于改進(jìn)的Live Wire醫(yī)學(xué)圖像分割算法，并利用改進(jìn)的填充算法得到具有內(nèi)部細(xì)節(jié)的圖像分割效果；通過(guò)對(duì)一階、二階相似性測(cè)度等方面研究，提出了結(jié)合梯度信息和互信息的二維/三維圖像配準(zhǔn)算法，解決了二維醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)單純使用互信息時(shí)，由于其不能包含圖像的空間信息而出現(xiàn)局部極值的問(wèn)題

2、。同時(shí)，采用數(shù)字重建射線(xiàn)圖像(DRR)方法對(duì)兩幅三維圖像進(jìn)行光線(xiàn)跟蹤，數(shù)字重建成兩幅二維圖像，達(dá)到了通過(guò)對(duì)二維數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)來(lái)配準(zhǔn)三維數(shù)據(jù)的目的，提高了圖像重構(gòu)速度。 提出了基于改進(jìn)HMRF-EM框架的頭部磁共振圖像分割方法，把偏值場(chǎng)和模型參數(shù)的估計(jì)都統(tǒng)一在HMRF-EM框架之下，并且解決先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)的自動(dòng)估計(jì)問(wèn)題。對(duì)基于改進(jìn)前/后的HMRF-EM框架頭部磁共振圖像分割算法的性能作了定性/定量的比較，說(shuō)明改進(jìn)方法的有效性。