基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法

    公开(公告)号:CN107230223B

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN201710432814.6

    申请日:2017-06-09

    IPC分类号: G06T7/32 G06T5/00

    摘要: 本发明公开一种基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法,其包括以下步骤:对获取的原始肝部序列图像进行预处理和刚性配准;采用结合三阶B样条函数的自由形变模型模拟肝部图像的弹性形变,采用基于全变分的正则项和混合测度来构建代价函数,衡量两幅图像的相似性程度,采用有限内存拟牛顿插值法来优化求解代价函数。本发明提供的基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法,避免了现有技术中二范数作为正则项导致全局平滑的结果,能够很好的保留肝部器官运动导致的边界不连续性,配准精度高。

    一种CT图像金属伪影校正方法及装置

    公开(公告)号:CN106960429B

    公开(公告)日:2019-08-27

    申请号:CN201710084349.1

    申请日:2017-02-16

    摘要: 本发明提供一种CT图像金属伪影校正方法及装置,通过在先验投影的约束下,根据原始投影和金属投影,对原始投影的金属区域迭代进行高斯能量下降处理,得到满足条件的初步未校正投影并进行反投影重建得到初步校正图像,将初步校正图像平滑去噪后用于更新先验图像,通过迭代更新先验图像,并将每次更新后的先验图像进行投影得到更新后的先验投影,在更新后的先验投影的约束下,获得满足条件的初步未校正投影并进一步得到初步校正图像,直至获得满足条件的初步校正图像,与金属图像融合,得到最终校正图像。本发明有效地实现了CT图像的金属伪影校正,且避免了现有技术中插值法插值边界不平滑的问题和迭代法矫正时间较长的问题。

    欠采样的CT图像重建方法
    6.
    发明授权

    公开(公告)号:CN105118078B

    公开(公告)日:2018-03-06

    申请号:CN201510617214.8

    申请日:2015-09-24

    IPC分类号: G06T11/00

    摘要: 本案涉及欠采样的CT图像重建方法,它首先通过已经训练构建好的自适应参数选择模型确定迭代算法目标函数中正则化参数的值,然后建立基于字典学习理论的迭代重建模型,在目标函数的正则约束项上添加加权惩罚因子,形成加权字典学习迭代重建模型,该模型的每次迭代过程交替更新加权惩罚因子、自适应字典、图像块的稀疏表示以及重建图像,最终达到迭代停止条件。本案能够很好的适应投影数据不充分的欠采样条件以满足降低辐射剂量的需求,在数据采样率下降到一定程度时依然能够高质量重建CT图像,对低剂量引起的投影噪声也有很好的鲁棒性。

    一种CT图像金属伪影校正方法及装置

    公开(公告)号:CN106960429A

    公开(公告)日:2017-07-18

    申请号:CN201710084349.1

    申请日:2017-02-16

    摘要: 本发明提供一种CT图像金属伪影校正方法及装置,通过在先验投影的约束下,根据原始投影和金属投影,对原始投影的金属区域迭代进行高斯能量下降处理,得到满足条件的初步未校正投影并进行反投影重建得到初步校正图像,将初步校正图像平滑去噪后用于更新先验图像,通过迭代更新先验图像,并将每次更新后的先验图像进行投影得到更新后的先验投影,在更新后的先验投影的约束下,获得满足条件的初步未校正投影并进一步得到初步校正图像,直至获得满足条件的初步校正图像,与金属图像融合,得到最终校正图像。本发明有效地实现了CT图像的金属伪影校正,且避免了现有技术中插值法插值边界不平滑的问题和迭代法矫正时间较长的问题。

    基于多域特征的数字乳腺X射线断层摄影图像的微钙化簇自动检测方法

    公开(公告)号:CN109829896A

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201910031535.8

    申请日:2019-01-14

    摘要: 本发明公开了一种基于多域特征的数字乳腺X射线断层摄影图像的微钙化簇自动检测方法,包括以下步骤:1)加载图像;2)获取初始的候选微钙化点;3)调整钙化点边界,去除明显假阳性微钙化点;4)使用区域聚类方式生成微钙化簇;5)计算微钙化簇的多域特征;6)进行特征选择、假阳性降低,获得最后的微钙化簇检测结果。本发明采取针对性的初始检测策略,有效结合二维三维空间域的特征实现了微钙化簇的检测。相比于仅使用二维或三维空间域的图像特征,本发明能深度挖掘DBT数据中的有效信息,特别是二维和三维特征的互补信息,明显降低了检测的假阳性率,最终实现了更鲁棒、更高效、更精准的乳腺DBT图像微钙化簇自动检测。

    基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法

    公开(公告)号:CN107230223A

    公开(公告)日:2017-10-03

    申请号:CN201710432814.6

    申请日:2017-06-09

    IPC分类号: G06T7/32 G06T5/00

    摘要: 本发明公开一种基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法,其包括以下步骤:对获取的原始肝部序列图像进行预处理和刚性配准;采用结合三阶B样条函数的自由形变模型模拟肝部图像的弹性形变,采用基于全变分的正则项和混合测度来构建代价函数,衡量两幅图像的相似性程度,采用有限内存拟牛顿插值法来优化求解代价函数。本发明提供的基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法,避免了现有技术中二范数作为正则项导致全局平滑的结果,能够很好的保留肝部器官运动导致的边界不连续性,配准精度高。

    欠采样的CT图像重建方法
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105118078A

    公开(公告)日:2015-12-02

    申请号:CN201510617214.8

    申请日:2015-09-24

    IPC分类号: G06T11/00

    摘要: 本案涉及欠采样的CT图像重建方法,它首先通过已经训练构建好的自适应参数选择模型确定迭代算法目标函数中正则化参数的值,然后建立基于字典学习理论的迭代重建模型,在目标函数的正则约束项上添加加权惩罚因子,形成加权字典学习迭代重建模型,该模型的每次迭代过程交替更新加权惩罚因子、自适应字典、图像块的稀疏表示以及重建图像,最终达到迭代停止条件。本案能够很好的适应投影数据不充分的欠采样条件以满足降低辐射剂量的需求,在数据采样率下降到一定程度时依然能够高质量重建CT图像,对低剂量引起的投影噪声也有很好的鲁棒性。