江苏省科技支撑计划项目(BE2010652)
- 作品数：14 被引量：50H指数：4
- 相关作者：沈建新王玉亮高玮玮梁春左晶更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学江苏省中医院中国科学院更多>>
- 发文基金：江苏省科技支撑计划项目中央高校基本科研业务费专项资金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电气工程更多>>
- 一种用于软组织变形仿真的支撑球弹簧模型被引量：3
- 2013年
- 基于经典的质点弹簧模型原理,提出一种用于软组织变形仿真的物理模型——支撑球弹簧模型。定义一系列具有质量、惯性以及体积特征的六自由度弹性支撑球,贴近软组织面模型下表面排布,支撑球之间由弹簧连接,共同构成软组织的支撑骨架来控制软组织的整体变形。软组织面模型的网格节点通过独立的弹簧与支撑骨架相连,当支撑骨架发生变形时将带动整个软组织发生变形。将此模型运用到角膜变形仿真中,获得了快速、稳定的变形效果,可进一步用于角膜虚拟手术。理论与实践均表明,该模型简单实用,效果良好。
- 史双瑶沈建新梁春
- 关键词：软组织变形物理建模
- 基于改进的模糊C-均值聚类算法及支持向量机的眼底图像中硬性渗出检测方法被引量：1
- 2017年
- 目的提出一种基于改进的模糊C-均值(improved fuzzy C-means,IFCM)聚类算法及支持向量机(support vector machine,SVM)的检测算法,以实现对眼底图像中硬性渗出的自动识别。方法首先利用改进的FCM算法对由江苏省中医院眼科提供的120幅彩色眼底图像进行粗分割以获取硬性渗出候选区域;其次,利用Logistic回归对候选区域提取出的特征进行选择,并利用候选区域的优化特征集及相应判定结果建立SVM分类器,实现眼底图像中硬性渗出的自动检测;最后利用该方法对65幅眼底图像进行硬性渗出自动检测。结果硬性渗出自动检测得到的病灶区域水平灵敏度96.47%,阳性预测值90.13%;图像水平灵敏度100%,特异性95.00%,准确率98.46%;平均一幅图像处理时间4.56 s。结论利用改进的FCM算法与识别率较高的SVM分类器相结合的方法能够高效自动地识别出眼底图像中的硬性渗出。
- 高玮玮沈建新程武山王明红左晶
- 关键词：眼底图像糖尿病视网膜病变硬性渗出模糊C-均值支持向量机
- 基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接被引量：2
- 2013年
- 针对眼底图像对比度低、光照不均匀、视场局限及不同视场间存在几何畸变等特点,提出一种基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接算法。该算法利用CUDA加快了各视场眼底图像同态滤波增强的速度及增强后各有效视场的SIFT特征提取与相互匹配的速度,并加快了结合透视变换模型的RANSAC算法进行的匹配点对提纯速度、周围视场与中央视场变换矩阵的计算速度,配准、融合后得到了眼底全景图像。实际的眼底照相机获取图像的自动配准与拼接表明,该算法可以快速、高精度地实现不同视场眼底图像的自动配准与拼接,算法速度是未采用CUDA的算法的10～30倍,精度达到像素级,具有很好的鲁棒性。
- 王玉亮沈建新廖文和张运海
- 关键词：尺度不变特征变换图像拼接
- 交互式眼底图像拼接的研究与实现
- 2011年
- 眼底照相机获取的人眼眼底图像,可以辅助医生对眼底或相关疾病进行诊断。现有眼底相机只能获取局部眼底图像,而全景眼底图像的信息更为有效、全面,可降低医生误诊率。虽然眼底图像自动拼接精度高,人工干预少,但限制因素较多尚不完善。本文提出一种交互式眼底图像拼接方法,并对具有重叠区域的眼底图像在配准时引入模板匹配法提高精度,在VC++编译环境中实现,拼接结果保留了各子图的细节信息,融合接缝区域,是有效的眼底全景图像,并可为眼底图像后续处理提供支持。
- 董银伟沈建新王玉亮
- 关键词：眼底图像图像配准图像融合
- 基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接被引量：4
- 2011年
- 针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法。该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在M LESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接。对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接。
- 王玉亮沈建新廖文和
- 关键词：眼底图像尺度不变特征变换图像配准图像拼接
- 眼底图像中硬性渗出自动检测方法的对比被引量：8
- 2013年
- 为寻求满足临床需求的硬性渗出自动检测方法,从而构建出基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,在利用O tsu阈值分割结合数学形态学快速提取出视盘的基础上,提出了两种硬性渗出自动检测方法(基于数学形态学的硬性渗出自动检测方法和基于RBF神经网络的硬性渗出自动检测方法),在此基础上不仅提出采用后处理以进一步提高检测精度,还就检测结果进行了比较。与其他硬性渗出自动检测方法相比,这两种方法在保证较高检测精度的基础上,效率也较高;在这两种方法之间,基于数学形态学的方法精度更高,基于RBF神经网络的方法效率更高;结合临床对硬性渗出自动检测快速、可靠性的要求,得出基于RBF神经网络的方法作为糖尿病视网膜病变自动筛查系统中的硬性渗出自动检测方法性能更优。
- 高玮玮沈建新王玉亮
- 关键词：眼底图像硬性渗出数学形态学RBF神经网络
- RBF神经网络和阈值分割实现视网膜硬性渗出自动检测被引量：6
- 2013年
- 为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,构建眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出一种基于RBF神经网络和阈值分割的硬性渗出自动检测方法。首先,利用基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法对眼底图像绿色通道进行粗分割获取病灶候选区域;然后,利用logistic回归对候选区域的多个特征进行选择;最后,利用候选区域的优化特征集及相应判定结果建立RBF神经网络;此外,提出采用后处理以进一步提高检测精度。利用本文方法对50幅不同颜色、不同亮度的眼底图像进行硬性渗出自动检测,得到图像水平灵敏度100%,特异性90.9%,准确率96.0%;病灶区域水平灵敏度93.9%,阳性预测值95.5%;平均每幅图像处理时间13.6 s。结果表明本文方法稳定可靠,能快速有效地自动检测出眼底图像中的硬性渗出。
- 高玮玮沈建新王玉亮
- 关键词：眼底图像硬性渗出RBF神经网络阈值分割
- 基于C-V模型的眼底图像交互式杯盘分割被引量：2
- 2012年
- 针对眼底图像视杯和视盘水平集分割中C-V模型自适应能力不强等问题,提出一种基于C-V模型的视盘和视杯交互式水平集分割算法。该方法通过交互方式给定不同的视盘初始轮廓和C-V模型参数,对眼底图像的杯盘进行精确地分割。实验结果表明,该方法可克服噪声污染、光照不均匀、对比度低等特点对眼底图像分割的影响,对彩色眼底图像中的视杯和视盘进行精确分割。
- 董银伟沈建新王玉亮
- 关键词：眼底图像图像分割C-V模型
- 免散瞳眼底图像中微动脉瘤的高效自动检测被引量：7
- 2012年
- 为快速、有效地自动检测免散瞳眼底图像中的微动脉瘤,构建基于免散瞳眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出了一种简单而高效的微动脉瘤自动检测算法。在对免散瞳眼底图像G通道预处理的基础上,利用数学形态学分割提取硬性渗出和血管;并通过将二者从扩展极小值变换后的二值图像中去除而获得微动脉瘤候选区域;进而根据尺寸信息获取真正的微动脉瘤。利用该算法对两组不同质量免散瞳眼底图像进行微动脉瘤自动检测,并对检测结果进行统计分析。结果表明:两组图像检测结果精度均较高,相应指标间的相对误差均低于4%,且处理效率高(平均一幅图像的处理时间为9.7 s)。该算法能够高效地自动检测出免散瞳眼底图像中的微动脉瘤,且算法稳定可靠,具有很高的实用价值。
- 高玮玮沈建新王玉亮梁春左晶
- 关键词：微动脉瘤数学形态学
- 基于DM642的嵌入式虹膜识别系统设计被引量：2
- 2012年
- 提出一种基于TMS320DM642的嵌入式虹膜识别系统设计方案。该系统集图像采集、图像处理以及图像识别于一体,采用DSP/BIOS嵌入式操作系统,实现对虹膜图像的实时处理。对归一化的虹膜图像采用2D-Gabor滤波器实现特征提取,通过比较海明距实现编码匹配。实验表明,该系统具有识别准确率高、体积小、功耗低以及可靠性高等优点。
- 黄健沈建新
- 关键词：虹膜识别DM642嵌入式特征提取
