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一种新型的超声图像斑点噪声抑制算法被引量：2: 2009年; 针对斑点超声图像用传统的提取算法很难取得理想的效果,该文提出了一种基于各向异性扩散方程的超声图像斑点噪声抑制算法,新算法结合了鲁棒估计并考虑了斑点噪声特性,在有效抑制斑点噪声的同时具有更佳的鲁棒性,从而更好地保留甚至增强边缘细节信息。进而又提出了一种自动计算斑点尺度系数的方法,减少了人为因素的影响,提高了算法的稳定性。; 贺礼哈章李传富王金萍周康源; 关键词：超声图像斑点噪声鲁棒估计各向异性扩散

基于灰阶超声序列图像的乳腺肿瘤良恶性判别被引量：1: 2008年; 提出了一种评估加压深度的算法,并在此基础上提出了四个经过加压深度归一化的乳腺弹性特征参数。分类判决实验证明,这些弹性参数对乳腺肿瘤良恶性具有较好的区分能力,若进一步联合使用形态特征,最终分类准确度、敏感度、特异度可高达95.19%、98.82%、92.16%。; 哈章李传富王金萍周康源杨振森; 关键词：乳腺肿瘤

基于特征向量统计图谱的颅脑CT图像中病变检出的初步研究被引量：1: 2009年; 该文介绍了一种用于描述图像多种特征的特征向量统计图谱(SAAV),并通过将待检测数据与SAAV的比较分析实现颅脑CT图像中病变的自动化检出。实验表明,该方法能较敏感地检出主要的颅脑CT病变区域。; 李传富冯焕清刘伟韩真孙涛; 关键词：颅脑CT 特征向量非刚性配准

基于小波分解的脑CT图像纹理特征提取被引量：10: 2010年; 本文针对海量医学影像信息的计算机辅助诊断技术中特征提取的难题,以脑CT图像为研究对象,提出了一种基于小波分解的纹理特征提取方法。首先通过对预处理后的子图像分别进行的分层处理与分层提取,构成纹理特征向量;然后采用创建数字化统计图谱的方法,对实验数据集进行了计算机辅助诊断实验。实验结果表明此方法可以标记出可能存在病变的区域,为医师的诊断提供辅助信息。; 周平李传富符志鹏; 关键词：小波分解纹理计算机辅助诊断

一种基于纹理的颅脑CT图像病变检出算法: 2009年; 以颅脑CT图像为研究对象用基于纹理的数字化统计图谱方法进行了病变自动化检出的研究,提出并创建基于纹理的数字化统计图谱——纹理层析图谱。通过比较待诊断颅脑CT图像与纹理层析图谱间的差异,实现颅脑CT图像中多种病变的计算机自动化检出。实验结果表明,在不知道病变种类的前提下,基于纹理层析图谱的病变检出算法可以实现颅脑CT图像所含病变的自动化检出。利用图像的纹理信息变化是实现颅脑CT图像病变检出的一个有效途径。; 周平李传富; 关键词：纹理

改进的熵最小方法用于MRI偏差场的校正被引量：4: 2008年; 灰度不均匀性分布是磁共振成像中经常发生的一种病态混扰,它给医生读片诊断和磁共振图像(MRI)计算机自动化处理带来很大困难。针对偏差场平滑、渐变的特性,本研究提出了一种改进的基于图像信息熵最小化的自动校正算法.该方法是一种全自动的无需先验知识的校正方法。在实验过程中,采用模糊C-均值聚类算法来提取反映偏差场变化趋势的同类特征点;通过二次曲面拟合特征点曲面的方法,提取初始化曲面参数;应用具有学习能力的粒子群寻优算法提高信息熵搜索的优化速度。最后,在对Brain-Web数据库仿真MRI和实际采集到的MRI校正中,获得了更适合人眼观看的校正图片,为临床诊断提供了准确可信的图像数据。; 刘军伟李传富吴欢冯焕清熊进; 关键词：图像熵模糊C-均值聚类算法

一种基于水平集的前列腺超声图像A动分割算法被引量：2: 2009年; 由于超声图像存在着斑点噪声和较低的信噪比，使得传统的分割算法很难应用于超声图像的自动分割，而手工分割方法非常耗时且重复性差。因此提出了一种基于水平集和改进径向浅浮槽算法（RBR，radical bas—relief）的前列腺直肠超声（TRUS）图像全自动分割算法。首先使用Sticks滤波器来去除斑点噪声，并且增强图像的对比度。然后使用径向浅浮槽算法来对图像进一步增强，通过使用形态学算法和边界填充得到前列腺的初始轮廓，使用该轮廓来初始化水平集算法，从而实现全自动分割。实验结果表明，该方法能有效地去除斑点噪声的影响，并且能够对前列腺超声图像实现较好的分割效果。; 杨振森李传富周康源贺礼哈章; 关键词：水平集算法数学形态学

基于小波变换的超声图像纹理特征提取及前列腺癌诊断被引量：5: 2009年; 目的根据小波变换原理,研究了前列腺直肠超声图像中纹理特征的提取方法,并应用于前列腺癌的早期诊断。方法本文提取出前列腺直肠超声图像中目标区域的小波变换纹理特征和边界频率特征,通过主分量分析方法(principal components analysis,PCA)对提取出的纹理特征进行选择,得到一个最优的特征子集。然后分别应用K均值聚类、支持向量机(support vector machine,SVM)算法和AdaBoost(a-daptive boosting)算法来对所提取出的病变区域纹理特征进行分类。结果对比实验结果表明,本文所提取的特征比单纯的使用灰度级差矢量(gray level difference vector,GLDV)具有更好的区分良恶性图像的能力,AdaBoost算法和SVM算法都能够有效地识别病变区域,识别正确率达到94.12%和93.46%。结论使用本文算法可以为医生诊断提供有用的辅助信息,并提高诊断效率。; 杨振森李传富周康源刘伟冯焕清; 关键词：前列腺癌小波纹理特征 SVM算法 ADABOOST算法计算机辅助诊断

基于改进测地线模型的前列腺超声图像分割被引量：2: 2008年; 利用变分法,消除了测地线中的重初始化过程,使运算速度加快;结合先验知识,改进了测地线活动轮廓的边缘检测函数;使用最小方差,提高了分割算法的精度。实验表明,该方法能够有效地进行分割前列腺超声图像,并且避免边界泄露问题。; 杨振森李传富周康源张开华贺礼; 关键词：水平集超声图像分割最小方差重新初始化

医学超声图像三域滤波去噪算法被引量：1: 2008年; 针对视频格式的医学超声图像序列,提出了一种同时利用空间域、灰度域和时间域的相关信息的三域滤波算法。首先对每一帧图像,充分利用空间域和灰度域的相关信息构建自适应邻域,接着进行空间域和灰度域加权滤波,最后利用相邻帧之间的时域相关性进行时域加权滤波。三个域的滤波均采用高斯核函数加权,从而减小了滤波结果对阈值选取的敏感度,提高了算法的稳定性。实验结果表明,三域滤波算法能有效地抑制图像中的噪声,并保留边缘细节,有利于图像的特征提取、识别和分析。; 哈章朱磊李传富王金萍周康源; 关键词：医学超声图像斑点噪声自适应邻域高斯核

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