一、MRI与正电子发射体层摄影图像配准和融合技术在Alzhermer病诊断中的初步应用（论文文献综述）
于树鹏[1]（2021）在《18F-FDG PET/CT、PET/MR多模态成像在多发性肌炎—皮肌炎应用价值研究》文中认为目的:近些年来影像学在多发性肌炎-皮肌炎中的应用价值逐渐得到人们的重视,磁共振扫描已被纳入到新版炎性肌病的诊断标准中。18F-FDG PET/CT检查也初步表现出在多发性肌炎-皮肌炎中应用的有效性,但是目前尚缺少大样本系统性研究,尤其是PET与MR在肌肉水平的对比研究。本研究系统性回顾分析我院多发性肌炎-皮肌炎患者的18F-FDG PET/CT及PET/MR影像学及临床资料,总结分析18F-FDG PET/CT图像上肌炎病灶分布特点、肌炎不同PET图像表现模式的临床意义、肌炎活性与伴发肿瘤及间质性肺炎关系、对比观察同机融合PET与MR肌炎图像改变特点以及尝试建立新的简便易行的PET定量及半定量肌炎活性评价指标,为18F-FDG PET/CT及PET/MR在多发性肌炎-皮肌炎中应用提供科学依据及研究基础。研究方法:1、回顾性收集和分析2010年至2020年在我院就诊并行18F-FDG PET/CT检查的最终确诊为多发性肌炎或者皮肌炎的患者的影像学资料和相关临床资料。另选取相同数量同时期年龄与性别相匹配的体检、肿瘤标记物增高肿瘤筛查或肺良性结节接受18F-FDG PET/CT检查无明显异常FDG摄取的非肌病者作为影像学对照。2、将PET常规扫描范围内周身肌肉分为上臂、肩部、颈部、胸部、腰部、臀部及大腿等7个部位双侧共十四个肌肉群,在AW图像处理工作站利用ROI技术获取每个肌肉群的最大标准摄取比值（SUVmax-mus）,同时测量肝脏的SUVmax（SUVmax-liv）及纵隔血池的SUVmax（SUVmax-blo）,将肌群的最大标准摄取比值（SUVmax-mus）除以肝脏的最大标准摄取比值（SUVmax-liv）得到标准化后的肌群摄取比值（SUVmax-mus/SUVmax-liv）。3、将周身14个肌群标准化后的肌群摄取比值取均值得到肌群平均标准化最大摄取比值（mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv）作为评价多发性肌炎-皮肌炎病变活性的新定量指标,将之与临床常规反应肌炎活性的肌酶指标进行相关性分析以评价其效能。4、基于目测法将患者组每个肌群的放射性分布强度与纵隔血池及肝脏放射性分布强度进行对比,同时通过目测观察每个肌群放射性分布增高是否超过一半肌群范围受累,根据以上两个因素对每个肌群进行赋分,将患者所有肌群的得分相加得到肌肉FDG代谢水平评价总得分（T-Score）,作为评价多发性肌炎-皮肌炎病变活性的新的半定量指标,也将之与临床常规反应肌炎活性肌酶指标进行相关性分析以评价其效能。5、对患者组PET图像上相同部位左右两侧肌群的SUVmax值的配对数据进行差异性分析,以评价多发性肌炎-皮肌炎患者在18F-FDG PET/CT影像上所表现出的病变的分布对称性。6、将患者组与对照组标准化后的各肌群SUVmax-mus/SUVmax-liv比值对比以评价肌炎时受累肌群部位以及将患者组各肌群的标准化后SUVmax-mus/SUVmax-liv比值减去对照组对应肌群的平均SUVmax-mus/SUVmax-liv比值得到患者组相对于对照组肌群标准化后的SUVmax值均值的增量,记为△SUVmax值,对比分析患者组上臂、肩部、颈部、胸部、腰部、臀部及大腿七个部位间△SUVmax值差异,以评价肌炎时受累程度严重部位。7、对比治疗组与非治疗组间CK、mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv和T-Score差异,以评估治疗对PET判断肌炎活性的影响。8、对比肿瘤组和非肿瘤组间以及为排除治疗的影响对比治疗前肿瘤组与非肿瘤组间CK、mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv和T-Score差异,以评估肿瘤伴发概率与肌炎活性关系。9、依据多发性肌炎-皮肌炎患者的18F-FDG PET/CT影像学图像不同表现模式,将患者分为弥漫性病变组和局灶性病变组,对比组间相关指标差异评估不同病变分布表现类型与肌炎活性、伴发恶性肿瘤、治疗及临床诊断关系。10、按是否合并间质性肺炎将患者分组,分析比较两组间肌炎活动性及肿瘤伴发率差异。11、对比快速进展型间质性肺炎组与非快速进展型间质性肺炎组间肺部病变SUVmax差异,评估肺组织SUVmax值对患者预后评估价值。12、共5例确诊皮肌炎患者进行了大腿近端PET/MR扫描,将每条腿部11块肌肉总计110块肌肉纳入分析,在PET与MR同机图像融合精准定位前提下确定各块肌肉各自受累情况,使用Kappa一致性检验对110块肌肉在PET与MR图像上改变的一致性进行评价。13、将每块肌肉的SUVmax值与T2mapping序列上测得的T2平均值（T2mean）和T2最大值（T2max）进行相关性分析,以评价PET与MR在反应肌炎病变分布及活性方面的差异。14、对PET与MR表现不一致病灶具体表现进行初步分析。15、利用SPSS 20.0软件对数据进行统计学分析。计量资料数据两组之间比较用t检验或Wilcoxon秩和检验;利用Kruskal-Wallis检验进行多组间比较;采用Spearman秩相关分析对非正态分布计数资料进行相关性分析;使用Kappa一致性检验对PET与MR图像上病变受累情况进行一致性评价。所有检验均采用双向检验,统计学上的检验水准为α=0.05,显着性水平为P<0.05。结果:1、共58例患者符合标准纳入本研究,其中男24例,女34例,年龄范围20-79岁,平均年龄52.34±14.07岁。临床诊断多发性肌炎16例,皮肌炎42例。58例对照组受检者中男24例,女34例,年龄范围21-80,平均年龄54.26±12.25岁,其中体检者27例,因肿瘤标记物增高进行肿瘤筛查结果为阴性患者13例,FDG代谢水平未见明显增高肺结节患者18例。2、新的基于PET扫描影像学改变的评估肌炎活性定量（mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv）及半定量指标（T-Score）均与临床肌酶呈正相关,而且T-Score与肌酶的相关性好于mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv。3、患者组所有肌群标准化后SUVmax值均显着高于对照组;臀部和肩部的△SUVmax值高于其他部位△SUVmax值。4、治疗组肌酶（CK）、mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv和T-Score都低于非治疗组,差异具有显着性。5、肿瘤组和非肿瘤组间以及治疗前肿瘤组与非肿瘤组间CK、mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv和T-Score无明显差异。6、弥漫性病变组肌炎活性指标高于局灶性病变组,差异具有显着性;弥漫性病变组与局灶性病变组间肿瘤伴发率无明显差异;局灶性病变组中治疗后患者比率高于弥漫性病变组,差异具有显着性;弥漫性病变组中肌炎诊断患者比率高于局灶性病变组,差异具有显着性。7、合并间质性肺炎组与未合并间质性肺炎组间肌炎活性与肿瘤伴发率无明显差异。8、快速进展型间质性肺病组受累肺组织SUVmax值明显高于非快速进展型间质性肺病组,差异具有显着性。9、以肌肉为评价单位,肌炎时PET与MR图像表现的Kappa一致性检验提示两者间一致性较好,Kappa系数为0.747,P<0.001。10、每块肌肉PET定量指标SUVmax值与MR定量指标T2平均值（T2mean）及T2最大值（T2max）之间均具有较好的相关性,P<0.01。11、共13块肌肉PET与MR二者间表现存在差异,5块肌肉PET代谢增高,但MR图像T2信号增高不明显;2块肌肉MR图像T2高信号改变明显但PET代谢增高不明显;二者均有阳性改变但是分布部位及范围具有明显差异者6块,主要表现为MR显示肌膜及筋膜明显高信号,但是PET显示肌肉本身代谢增高为主。结论:1、新的基于18F-FDG PET扫描影像学改变的评估肌炎活性定量（mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv）及半定量指标（T-Score）可用于临床肌炎活性的评价,尤其是基于目测进行评价的半定量指标T-Score,无需依靠图像处理工作站繁琐的多部位SUVmax值测量,且与肌酶相关性更佳,可为临床提供一种评价肌炎活性的更为便捷的方法。2、肌炎时所有肌群均表现为SUVmax值的增高,提示肌炎时所有肌肉都可受累;部位之间比较,臀部和肩部受累程度高于其他部位。3、治疗会降低PET评价肌炎活性各指标值,所以在PET评价肌炎活性时需要考虑到治疗因素影响。4、多发性肌炎-皮肌炎患者肿瘤发生率与肌炎活性无关。5、弥漫性病变组肌炎活性指标高于局灶性病变组,提示弥漫性病变组通常病情较局灶性分布者重;肿瘤伴发概率与PET图像上肌炎病变分布类型无关;局灶性病变组中治疗后患者比率高于弥漫性病变组,提示治疗有可能导致肌炎病变分布由弥漫性向局灶性转化;肌炎患者相对皮肌炎患者更倾向于弥漫性病变分布表现,而局灶性病变分布在皮肌炎患者组中更为常见。6、是否合并间质性肺炎与肌炎活性及肿瘤伴发率无关。7、多发性肌炎-皮肌炎合并间质性肺病患者肺部病变的SUVmax值较高者预后不良。8、首次在通过18F-FDGPET/MR扫描获得PET与MR图像同机融合准确定位基础上分析PET与MR在显示皮肌炎患者肌肉受累范围及程度上具有很好的一致性。9、PET定量指标SUVmax值与MR T2mapping序列定量指标T2mean、T2max值间具有较好相关性,也说明了PET与MR在肌炎病灶分布及炎性活动度评价方面在大部分位置二者结果是一样的。10、PET与MR不一致即可表现为PET高代谢而MR信号未见增高,也可表现为MR信号明显增高而PET代谢增高不明显;PET高代谢与MR高信号分布部位差异主要表现为MR显示肌膜及筋膜明显高信号,但是PET显示肌肉本身代谢增高,可能与二者显像机制不同以及肌炎处于不同病理改变为主阶段有关。
杨熙,徐子海[2]（2015）在《图像融合技术在放疗靶区勾画中的应用进展》文中研究指明准确的靶区勾画对提高肿瘤局部控制率及降低正常组织并发症率有着至关重要的意义,医学成像设备及图像融合技术的发展为准确定位放疗计划靶区提供了可能。本文综述了图像融合技术在放疗中的应用,并对解剖成像及功能成像的现状进行阐述,同时展望了多种融合图像应用于放疗技术的前景与挑战。
王瀚[3]（2015）在《基于曲波变换医学图像融合方法的研究》文中指出在现代社会中,随着人民生活水平的提高,居民对个人健康状况越来越重视,推动了现代医学的蓬勃发展,也促进了医学影像在临床应用中的大爆发。多源医学图像提供了人体组织器官的细节信息,是当代医务工作者进行临床诊断不可或缺的依据。通常在诊断过程中,必须综合多幅医学图像,进行全面的考量,才能准确判断病灶位置和病情的发展阶段的信息。医学图像融合技术可以将多幅医学图像根据一定算法整合到一张比较完备的融合图像中,是医疗诊断全局性的必然要求。医学图像配准是融合的前提,通过平移和旋转等操作,对多模态医学图像进行预处理,在一定程度上避免了融合过程中不同组织信息的相互干扰。本文在医学图像配准部分,从临床上的应用为基本出发点,实现了二维刚性图像的配准,分析了基于互信息的医学图像配准方法,全面研究了互信息配准法中插值和优化算法对处理结果的影响。出于降低耗时的目的,本文采用矩-主轴法初次配准源图像。为了解决互信息配准法的局部极值问题,本文提出了改进的部分体积插值法,并且通过增加梯度互信息,让图像配准的准确性更上一个新台阶。最后通过比对仿真,可以证明全新的GSI-CSPV-PSO联合算法在医学图像配准中具备较大的优势。对于配准后图像的融合过程,本文利用图像融合领域中的几种常用变换,引出了第二代Curvelet变换的原理,分析了离散Curvelet变换的两种快速实现算法。基于USFFT算法,本文通过实验仿真显示出图像经Curvelet变换后的系数分布,并完成了分解图像的分层重构。进而把第二代Curvelet变换引入实际应用层面,首先对医学图像进行Curvelet变换,然后在粗、细尺度上分别选取合适的融合规则,将两幅图像的Curvelet系数融合,得到融合结果。最后通过对比试验,验证了改进的Curvelet变换在医学图像融合中具有良好的实用性。
尤春艳[4]（2014）在《多分辨率分析图像融合关键技术研究》文中进行了进一步梳理图像融合是一门综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能的现代高新技术。利用图像融合技术可以有效利用多个图像的互补信息和冗余信息，并获得对目标或场景更为准确、可靠、全面的信息描述，以供进一步观察、处理、分析、决策等。目前，图像融合技术已经广泛应用于军事、医疗、遥感图像处理、多传感器网络等，但是，因为国内外有关图像融合的研究还不够系统和深入，尚未形成完整的理论框架和体系，同时其关键技术因其高度敏感性受到了发达国家的封锁，因此对图像融合关键技术的系统研究具有十分重要的现实意义。本文紧密围绕基于多分辨率分析的图像融合关键技术，提出了一些图像融合和融合图像质量评价的新思路、新算法，主要工作如下：对多分辨率分析图像融合算法进行了综合对比和分析。首先介绍了图像融合常用的多分辨率分析方法理论基础，接着分别阐述了金字塔变换、小波变换以及移不变小波变换的基本原理、变换系数特点以及各自在图像融合方面的优缺点。为进一步验证并探讨不同多分辨率分析方法、不同小波参数选取方法、不同变换级数等对图像融合效果的影响，本文设计了同样融合规则不同变换方法、同样融合方法不同小波基、同样融合方法不同小波变换级数以及同样多分辨率变换方法不同融合规则等４种仿真试验，并用多种主客观评价指标对融合效果进行综合评价，得到了一些针对多分辨率图像融合实际应用中参数选择方法和关键影响因素的初步结论，对于开展同领域研究具有一定参考价值。针对多聚焦图像融合，提出一种基于可变尺度统计分析与非下采样轮廓波变换的图像融合策略。首先介绍了多聚焦多源图像融合和非下采样轮廓波变换的基本原理，然后从保持图像自然度和清晰度的角度，结合非下采样轮廓波变换系数特点，提出一种新的融合策略。创新点有三个方面：一是提出采用可变尺度统计特征对图像变换的高低频系数分别进行分析，克服了固定窗口尺寸不能适应图像特征变化的缺点；二是对低频子带，以多尺度平均梯度为判决依据，确定融合系数；三是对高频系数，根据非下采样轮廓波变换系数各子带数据尺寸相同易于定位的特点，提出了一种新的融合策略，即对同一位置不同子带的高频图像变换系数从同一幅源图像中选取，以保持融合图像的自然度和清晰度。实验结果显示，该方法在提高融合图像清晰度，并保持源图像自然度上取得了很好的效果。针对遥感图像应用，深入研究全色图像与多光谱图像的特性，并针对图像融合过程中容易引起光谱失真的问题，提出一种基于区域特征和非下采样轮廓波变换的图像融合算法。一是提出了一种新的融合规则：结合图像非下采样轮廓波变换系数特征，对图像的低频子带系数，根据图像特征的显着性，划分为平滑区、纹理区和边缘区三种，分别按照不同的融合规则进行处理；对图像的高频子带则按照绝对值取大的规则进行融合。二是对融合图像质量评价指标进行了改进：设计了光谱保持度和梯度对比度两个指标来衡量遥感图像融合质量，该指标的取值能够更加准确地展示融合图像的质量与输入图像质量的对比关系。三是深入探讨了区域参数取值与融合图像清晰度和光谱扭曲程度之间的关系，得到了一些有益的结论。实验结果显示，通过本文提出的算法，融合图像在提高图像清晰度的同时，大大减少了融合图像的光谱失真。详细介绍图像质量评价的主客观方法，分析当前图像质量评价中的热点和难点，并通过对国内外相关方法的深入研究，提出一种新的融合图像质量客观评价方法。该方法将互信息和基于结构相似度的图像质量评价方法结合起来，以更好地对融合图像质量进行综合评价。创新点主要体现在两个方面。一是对多个图像之间互信息的计算方法进行了简化。提出将所有输入图像看作一个整体，来计算输入信号与输出信号的互信息，从而得到多图像互信息计算的简化公式，并通过进一步推导，证明了本文计算结果与传统计算方法得到的互信息相等。二是将互信息与图像的多尺度相似度两类指标进行有机结合，得到了一种新的融合图像质量评价方法。实验表明，采用该指标能够与人眼主观视觉评价较好地保持一致，可以快速有效地区分图像融合质量的优劣。最后，回顾了本文的主要工作，并对图像融合发展方向进行了展望。
屈明月[5]（2014）在《肺部PET-CT医学图像的配准与融合》文中认为随着现代医学影像学的发展,现代医学成像技术层出不穷,X射线计算机断层摄影、核磁共振成像、功能性核磁共振成像、正电子发射体层成像、单光子发射计算机断层扫描等,以上技术已经成为现代医学诊断中难以替代的数字成像手段。在医学影像学领域,多模态的医学图像分析成为计算机辅助诊断的重要内容。多模态的医学图像的配准与融合的这种技术自形成以来,受到学术界和医学界的广泛关注。这关键源于它的应用领域从病灶的诊断定位与过程检查、术前的治疗方案效果评估与术中指导与可视化,到病理变化的跟踪和治疗效果的评估的方方面面。本课题主要对医学图像中的配准与融合的方法进行了探究,并在医学图像配准方面主要针对互信息测度方法的发展及改进进行了深入学习,在医学图像融合方面,针对基于多尺度变换的融合方法的进行了相关探讨。在此基础上,并依据实际情况进行了深入探索和实验研究。首先,对基于互信息测度的PET-CT医学图像配准中常常存在的局部极值问题,本文从以下两方面着手：一是采用归一化互信息和图像的空间信息（交互方差）相结合的测度方法,二是采用PSO（粒子群）和Powell优化搜索算法相结合的搜索策略,有效的减少了局部极值情况的产生。另外考虑到基于互信息配准方法的计算复杂性,本文使用了由粗到精的两阶段配准技术,从一定程度上提高了配准的速度。然后,在肺部CT图像与PET图像配准后,本文使用了基于非降采样剪切波变换（non-subsampled Shearlet transform, NSST）的方法对肺部PET-CT图像进行融合。首先使用NSST技术对已配准的PET与CT图像进行多尺度、多方向的频域分解,获得各个频域子带系数,然后分别使用不同的图像融合规则对各系数进行融合,最后经过NSST逆变换获得肺部的PET与CT的融合图像。并进行对比实验,该算法在融合图像的细节保留、对比度以及各种评价标准等方面表现更好。
彭鳒侨,鞠向阳,李新春,韩佩,朱巧洪,白波[6]（2012）在《基于特征配准的[PET+CT+MR]“三机三维”影像一体化融合尝试》文中指出目的尝试以基于图像特征的二维图像配准方法,实现PET、MR和CT异机图像之间的精确三维融合。方法输入PET/CT/MR原始数据后,采用数字化格式转换,设计"9点3面"立体定位法进行配准,在Mimics实时工作站按照信息交互自动融合模式并通过信号叠加技术施行图像融合。结果以头、胸、腹为实例交叉试验[CT+MR]、[PET+MR]、[PET+CT]和[PET+CT+MR]立体图像的异机融合,生成了同时分辨软硬组织病灶性质和位置的互补影像。结论在现阶段,此种异机融合方法是对同机成像功用的必要补充。
彭鳒侨,丘红英,董伟强,刘襄平,晏颖,卢伟杰[7]（2011）在《正电子发射断层成像与计算机断层扫描的异机三维融合影像分析》文中研究指明目的尝试一种基于特征定位的三维图像配准方法,实现正电子发射断层成像（PET）与计算机断层扫描（CT）异机三维（3D）图像的精确融合。资料与方法输入PET/CT的DICOM数据后,经过三维重建和虚拟"切割",寻找人体"内部特征点",结合预选的"外部特征点"以供下一步的混合"对焦",遵循"特征提取"、"图像对位"的步骤,实施"循点择面、循面分割"。这一"9点3面"立体定位配准方案的设计首先在几何学上被证明理论可行,并在实时工作站Mimics通过信息交互自动融合模式和讯号叠加技术使图像融合最终实现。结果以肿瘤患者为例试验[PET+CT]3D图像的异机融合,生成了同时呈现代谢状况和解剖结构的互补3D影像,获得54%的检出率,虽在定量分析方面低于2D同机[PET+CT]的检出率,但在定性分析角度具备同机[PET+CT]所没有的视觉功用。结论在[PET+CT]联机设备尚未普及尤其是[PET+CT]立体融合仍未实现的状况下,[PET+CT]异机3D融合是同机[PET+CT]2D融合功能的必要的技术补充。
王阳萍[8]（2010）在《重离子三维适形放疗中的图像处理关键技术研究》文中认为放射治疗作为一种有效的肿瘤局部控制和治疗方式,与手术治疗、化疗组成了癌症治疗的三大最有效手段。相对于传统的χ,γ等放射线,重离子束以其对健康组织辐射损伤小、对肿瘤靶区杀伤力大、可准确定位和精确控制照射剂量,成为当今国际上最先进、最有效的放疗手段。基于医学图像处理的三维适形放疗计划系统是连接放疗硬件设备与临床治疗的纽带,是放疗专家赖以制定适形治疗方案必不可少的软件系统。论文重点针对重离子放疗中的相关医学图像处理关键算法进行了研究,并在此基础上研发了三维适形的重离子放疗计划系统。在医学图像配准方面,论文针对乳房动态核磁共振成像（Dynamic Contrast Enhanced MRI, DCE MRI）数据量大、对配准算法速度要求高的问题,提出了将快速的Demons非刚性配准算法与图像强度校正相结合的乳房DCE MRI配准模型。该模型通过分析乳房内各组织在获取DCE MRI过程中信号增强的特点对图像强度校正,有效克服了乳房在核磁动态成像过程中由于组织强度发生变化而不适合用Demons算法进行配准的问题,为快速的乳房DCE MRI配准提供了一条新途径。针对医学图像本质上具有模糊性和不均匀性的特点,尤其对于肿瘤靶区由于浸润健康组织使边缘模糊的问题,提出将神经网络与模糊推理方法相结合,并应用遗传算法对网络参数学习的多模医学图像融合算法。实验表明了该算法对于较为模糊图像融合的优越性。论文从两个方面对Live-Wire交互式分割算法改进已提高Live-Wire算法的实时性：在最短路径的搜索过程中应用二叉堆排序,使算法的时间复杂度从原来的O[n2]降为O[nlog2 n]；在最短路径搜索中加入到达目标节点即停止的限制条件,可明显减少搜索节点数,使算法的时间复杂度小于O[nlog2 n]。经算法分析及实验表明,算法的改进显着提高了其运行效率。在基于光线投射算法的医学图像体绘制算法中,将大的体数据分割成等大小的数据块,然后对每一数据块进行空白数据块的空间跳跃、提前数据块截止和提前光线截止等可见性测试来加快体绘制的速度,并使用体绘制预积分来提高体绘制的图像质量。实验结果表明,对大的体数据,可以在不损失图像质量的前提下,有效提高体绘制速度。本文在放疗计划系统中,应用平行投影原理实现了二维坐标到世界坐标的转换。并提出以一测量端点为起始点的三维任意叠加旋转拾取第二个端点,实现了三维空间中两点间的交互式距离测量,取得了较高的测量精度,能够满足三维适形放疗要求。在分析目前重离子放疗中使用的剂量计算模型的基础上,根据计算机断层扫描CT值和水等效深度的转换关系,在放疗计划系统中设计并实现了基于CT图像的重离子分层适形照射剂量分布计算及评估。通过定量分析呼吸运动对肺部重离子剂量分布的影响,说明由于重离子束的高生物学效应及高定位精度,重离子放疗比常规放疗更有必要采取呼吸控制措施以减少呼吸运动对精确放疗的影响。在分析重离子放射治疗计划系统需求的基础上,对系统做了总体与详细设计,开发了基于医学图像处理的重离子放射治疗计划软件系统,为重离子放疗临床试验提供软件平台。医生可在该平台中导入病人各种模态的医学影像,最终自动生成临床放射治疗计划。
孙佶[9]（2010）在《非刚性医学图像准算法研究和实现》文中提出医学图像融合是当代信息科学、计算机技术与医学影像科学相交叉的一个研究领域,它是医学图像处理学科的一个前沿性的研究热点。图像融合技术包括以下几方面主要内容：图像预处理、创建融合图像和对融合图像进行质量评价。图像预处理包括图像去噪、图像加强以及图像配准几个步骤,其中图像配准是预处理中最为关键的一步,直接关系到融合图像的质量。在医学图像配准领域,基于刚性配准的方法现阶段相对已经比较成熟,但人体组织器官是非刚性,许多情况下就不能以刚性假定为前提进行相关图像处理。由于医学图像中很多形变的性质是非刚性、非线性的,为了处理临床中的图像,需要使用非刚性的配准方法,故多模医学图像的非刚性配准问题就成为当今图像领域一个研究热点和难点。本文主要研究多模医学图像非刚性配准及其相关算法和实现。针对传统均值金字塔搜索算法存在起始点不定,搜索范围缺乏约束的问题。利用改进的LOG算子提取边缘图像,并建立边缘金字塔图像集。基于改进的边缘配准算法构建快速图像匹配算法,首先对低分辨率的边缘图像进行匹配操作,然后逐级上推,最终实现全分辨率下的图像匹配。实验结果表明该算法显着提高匹配效率,比传统的边缘配准算法节约大约30%的时间。本论文首先简述了医学图像配准的背景、研究内容及应用领域、发展现状等；接着综述图像配准技术,包括预处理、配准分类、配准优化算法等技术以及图像配准的基本思路和方法；然后基于小波分解的金字塔配准算法,提出一套完整图像配准的方案。在这里特征提取采用边缘检测的小波分解,归一化互信息空间变换法以及改进的边缘配准方法；最后分析了互信息空间变换算法所涉及的最大互信息算法,以及标记点的选取等并最终实现基于Windows系统在Visual C++ 6.0下开发的医学图像配准软件。
鲁志波[10]（2007）在《医学图像增强与插值的算法研究》文中指出医学图像处理作为一门具有很强实用价值和广泛应用前景的交叉学科,吸引了电子、数学、物理等诸多不同专业人员从事于这一热点领域的研究。医学图像具有信息量大、图像模糊、处理困难等特点,借助于图形图像技术的快速发展和应用,医学图像的成像质量和显示方法得到了极大的改善,大大提高临床诊断的准确性和正确性,这样既能充分发挥了医学影像设备的效力和潜能,又能促进了诊疗水平的提高,改善了人们群众的健康状况。因此对医学图像处理方法的研究具有十分重要的理论意义和现实意义。本文以医学图像处理过程中的实际需求为目标,侧重于医学图像处理的算法研究。通过利用多尺度几何分析方法、线性和非线性结构张量等新的数学工具,针对乳腺X线图像增强、扩散张量图像插值放大和图像去噪等问题进行了研究,结合医疗设备获取的图像的特点建立了合理的数学模型,并提出相应的求解算法和快速实现格式以改善图像质量,为有效诊断病情提供科学合理的依据和后续进一步研究奠定良好基础。本文的主要研究内容和创新点包括以下几个方面：1.介绍了多尺度几何分析方法的基本理论,分析了后小波时代几种典型多尺度几何分析方法的优缺点。在此基础上着重研究了Contourlet变换及其性质,利用多方向多分辨分析理论证明了由双正交滤波器组生成的Contourlet分解中Contourlet基函数族构成了L2（R2）的Riesz基,进一步完善了Contourlet变换理论。2.提出了基于Contourlet变换的乳腺X线图像增强算法。乳腺X线照相技术是针对无明显症状的乳腺癌患者进行早期检测的有效方法之一。不过,通常乳腺X线照片只能显示检测到的信息的3%,主要的原因在于正常腺状组织和恶性肿瘤之间的对比度过低。因此为了增强乳腺X线照片的对比度以提高图像的质量,首先通过利用Contourlet变换的多分辨多方向特性对乳腺X线照片进行Contourlet分解,再选取合适的阈值函数和非线性增益函数对Contourlet系数作相应的修改,完成图像去噪和增强,突出显示了表现为早期乳腺癌的微小钙化块等感兴趣的区域。最后,还利用基于标准偏差的评价指标比较了不同增强算法的处理效果。仿真实验表明,本文的算法增强的乳腺X线图像效果明显,不仅为医生诊断提供了有力的帮助和参考,而且为后续图像分割、特征提取等其它应用奠定了良好基础。3.对扩散张量图像的插值放大进行了研究。为得到更加精细的张量场估计,结合张量图像自身的结构特性,给出了基于梯度特征和线性结构张量的两种各有优点的插值方法,前者速度快,后者精度更高,并研究了插值算法的快速实现格式。最后,文中还指出基于结构张量的图像插值是包含了一种基于偏微分方程插值算法的更广义的插值框架。仿真实验表明,与传统的线性插值相比,这两种插值算法得到的结果更加精细,有效地保留了原始信号的边缘等结构特征,有利于跟踪大脑纤维束等进一步的研究。4.研究对图像有效去噪的算法。在线性结构张量的基础上,进一步讨论了非线性结构张量,并结合Wiener滤波给出了一种新的图像去噪算法及其快速实现,减少了噪声的影响。最后,对整个论文的工作和研究成果进行了总结,讨论了一些有待于进一步研究的问题以及下一步的研究设想和目标。
二、MRI与正电子发射体层摄影图像配准和融合技术在Alzhermer病诊断中的初步应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、MRI与正电子发射体层摄影图像配准和融合技术在Alzhermer病诊断中的初步应用（论文提纲范文）
（1）18F-FDG PET/CT、PET/MR多模态成像在多发性肌炎—皮肌炎应用价值研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略语 |
| 第一部分 ~(18)F-FDG PETCT新的定量及半定量指标对多发性肌炎皮肌炎活性评估价值研究 |
| 1 前言 |
| 2 对象与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.1.1 患者组 |
| 2.1.2 对照组 |
| 2.2 检查方法 |
| 2.3 图像分析测量 |
| 2.3.1 扫描范围内肌肉分群 |
| 2.3.2 各肌群最大标准摄取比值(SUVmax)获取 |
| 2.3.3 肝脏及纵隔血池最大标准摄取比值(SUVmax)获取 |
| 2.4 对照组肌肉FDG代谢水平与肝脏及纵隔血池放射性分布程度对比 |
| 2.5 新的指标建立 |
| 2.5.1 定量指标肌群平均标准化最大摄取比值(mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv) |
| 2.5.2 半定量指标肌肉FDG代谢水平评价总得分(T-Score) |
| 2.6 新指标对肌炎活动性的评估效能分析 |
| 2.7 统计学分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 患者组及对照组一般特征信息 |
| 3.2 对照组肌肉放射性分布与肝脏及纵隔血池放射性分布程度对比 |
| 3.3 患者组mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv与 CK、LDH、HBDH、ALT、AST相关性分析 |
| 3.4 患者组T-Score与 CK、LDH、HBDH、ALT、AST相关性分析 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 第二部分 ~(18)F-FDG PETCT在多发性肌炎皮肌炎病变分布、合并肿瘤及间质性肺炎方面应用价值研究 |
| 1 前言 |
| 2 对象与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.1.1 患者组 |
| 2.1.2 对照组 |
| 2.2 检查方法 |
| 2.3 基于~(18)F-FDG PET/CT影像对多发性肌炎-皮肌炎病灶分布的对称性评价 |
| 2.4 患者组和对照组各肌群标准化后的SUVmax值对比 |
| 2.5 患者组各部位标准化后的SUVmax值与对照组对应部位均值的差值对比 |
| 2.6 治疗组与非治疗组间CK、mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv和 T-Score差异 |
| 2.7 肿瘤组和非肿瘤组间CK、mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv和 T-Score差异 |
| 2.8 不同PET/CT影像学表现与肌炎活性关系 |
| 2.9 不同PET/CT影像学表现与伴发恶性肿瘤、治疗及临床诊断关系 |
| 2.10 是否合并间质性肺炎与肌炎活动性及肿瘤伴发率关系 |
| 2.11 间质性肺炎受累肺组织SUVmax对快速进展型间质性肺病的预测价值 |
| 2.12 统计学方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 基于~(18)F-FDG PET/CT影像对多发性肌炎-皮肌炎病灶分布的对称性评价 |
| 3.2 患者组和对照组各肌群标准化后的SUVmax值对比 |
| 3.3 患者组各部位标准化后的SUVmax值与对照组对应部位均值的差值对比 |
| 3.4 治疗组与非治疗组间CK、mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv和 T-Score差异 |
| 3.5 肿瘤组和非肿瘤组间CK、mean-SUVmax-mus/SUVmax-liv和 T-Score差异 |
| 3.6 不同PET/CT影像学表现类型间CK和 PET定量、半定量指标间差异 |
| 3.7 不同PET/CT影像学表现与伴发恶性肿瘤、临床诊断及治疗关系 |
| 3.8 是否合并间质性肺炎与肌炎活动性及肿瘤伴发率关系 |
| 3.9 快速进展型间质性肺病与非快速进展型间质性肺病组间肺部病变SUVmax差异 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 第三部分 ~(18)F-FDG PET/MR在皮肌炎应用价值初步研究 |
| 1 前言 |
| 2 对象与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 检查方法 |
| 2.3 图像分析测量 |
| 2.4 统计学分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 患者资料 |
| 3.2 PET与MR对受累情况判断一致性评价 |
| 3.3 各肌肉PET指标 SUVmax和 MR指标 T2 最大值、T2 平均值相关性分析 |
| 3.4 PET与MR不一致病灶表现分析 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 本研究创新性的自我评价 |
| 参考文献 |
| 综述 多发性肌炎-皮肌炎的影像学评估 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）图像融合技术在放疗靶区勾画中的应用进展（论文提纲范文）
| 1图像融合及相关技术 |
| 2三种医学成像方式的临床应用特点 |
| 2.1 CT影像的临床应用特点 |
| 2.2 MRI影像的临床应用特点 |
| 2.3 PET影像的临床应用特点 |
| 3图像融合技术的临床应用 |
| 3.1 CT与MRI图像融合技术在放疗靶区勾画中的应用 |
| 3.2 PET与CT图像融合技术在放疗靶区勾画中的应用 |
| 4期待与展望 |
（3）基于曲波变换医学图像融合方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究进展及现状 |
| 1.3 本文的主要工作及创新 |
| 2 多模态医学图像融合与配准技术 |
| 2.1 医学图像融合的基本概念 |
| 2.2 医学图像融合方法分类 |
| 2.2.1 决策级融合 |
| 2.2.2 特征级融合 |
| 2.2.3 像素级融合 |
| 2.3 医学融合的评价标准 |
| 2.3.1 主观评价 |
| 2.3.2 客观评价 |
| 2.4 医学图像配准简介 |
| 2.5 医学图像配准的步骤 |
| 2.5.1 特征提取 |
| 2.5.2 空间变换 |
| 2.5.3 寻优算法 |
| 2.5.4 相似性测度 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于GSI-CSPV的医学图像配准 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预处理 |
| 3.2.1 矩-主轴法 |
| 3.2.2 矩-主轴法配准步骤 |
| 3.2.3 实验与分析 |
| 3.3 互信息的起源概念 |
| 3.3.1 熵的概念 |
| 3.3.2 灰度直方图 |
| 3.3.3 互信息 |
| 3.4 互信息医学图像配准算法 |
| 3.4.1 插值算法 |
| 3.4.2 参数优化及搜索算法 |
| 3.5 医学图像的互信息配准算法的改进 |
| 3.5.1 互信息配准算法的不足 |
| 3.5.2 优化方法 |
| 3.5.3 优化算法的性能分析 |
| 3.6 实验步骤与结果分析 |
| 3.6.1 算法步骤 |
| 3.6.2 实验结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 Curvelet变换基本理论 |
| 4.1 Curvelet变换概述 |
| 4.2 Ridgelet变换 |
| 4.2.1 Ridgelet变换概述 |
| 4.2.2 连续Ridgelet变换 |
| 4.2.3 离散Ridgelet变换 |
| 4.3 第一代Curvelet变换 |
| 4.4 第二代Curvelet变换 |
| 4.4.1 概述 |
| 4.4.2 连续Curvelet变换 |
| 4.4.3 离散Curvelet变换 |
| 4.4.4 第二代Curvelet变换实现方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Curvelet变换的医学图像融合过程的仿真与分析 |
| 5.1 Curvelet变换的实现过程分析 |
| 5.1.1 Curvelet变换的实现 |
| 5.1.2 Curvelet变换仿真与系数分析 |
| 5.2 基于第二代Curvelet变换的图像融合算法 |
| 5.3 基于第二代Curvelet变换的对比度融合规则 |
| 5.3.1 低频系数融合规则 |
| 5.3.2 高频系数融合规则 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（4）多分辨率分析图像融合关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 信息融合技术 |
| 1.2.2 图像融合技术 |
| 1.3 图像融合技术的应用 |
| 1.3.1 军事领域 |
| 1.3.2 遥感成像 |
| 1.3.3 医疗成像 |
| 1.3.4 数码成像 |
| 1.3.5 其他 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.4.1 内容安排 |
| 1.4.2 主要研究成果 |
| 2 图像融合技术概述 |
| 2.1 图像融合的定义 |
| 2.2 图像融合的预处理 |
| 2.2.1 图像配准 |
| 2.2.2 图像去噪 |
| 2.3 多源图像融合的层级 |
| 2.4 像素级图像融合算法 |
| 2.4.1 基于空间域的图像融合算法 |
| 2.4.2 基于变换域的图像融合算法 |
| 2.4.3 其它 |
| 2.5 图像融合的质量评价 |
| 2.5.1 主观评价 |
| 2.5.2 客观评价 |
| 2.6 像素级图像融合关键技术 |
| 2.6.1 融合规则 |
| 2.6.2 多分辨率分析 |
| 2.6.3 图像融合质量评价 |
| 2.7 本文研究的理论框架 |
| 2.8 小结 |
| 3 多分辨率分析图像融合对比分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于多分辨率分析图像融合基本原理 |
| 3.3 金字塔变换 |
| 3.3.1 图像的高斯塔分解 |
| 3.3.2 拉普拉斯金字塔分解与重构 |
| 3.3.3 图像金字塔分解系数的特点 |
| 3.4 小波变换 |
| 3.4.1 小波变换的基本概念 |
| 3.4.2 连续和离散小波变换 |
| 3.4.3 多分辨率分析 |
| 3.4.4 Mallat算法 |
| 3.4.5 图像小波变换系数的特点 |
| 3.5 平移不变小波变换 |
| 3.6 融合规则 |
| 3.7 实验结果与分析 |
| 3.4.1 不同图像变换方法融合实验 |
| 3.4.2 不同小波基的图像融合实验 |
| 3.4.3 不同分解级数的图像融合实验 |
| 3.4.4 不同融合规则的图像融合实验 |
| 3.8 小结 |
| 4 基于 NSCT 的多聚焦图像融合算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多聚焦图像成像原理 |
| 4.3 CONTOURLET 变换 |
| 4.3.1 Contourlet变换基本原理 |
| 4.3.2 图像 Contourlet 变换系数的特点 |
| 4.4 非下采样 CONTOURLET 变换 |
| 4.4.1 非下采样 Contourlet 变换的构造 |
| 4.4.2 NSCT滤波器设计与实现 |
| 4.4.3 图像 NSCT 变换系数特点 |
| 4.5 基于 NSCT 的多聚焦图像融合规则 |
| 4.5.1 多尺度统计特征 |
| 4.5.2 低频系数融合规则 |
| 4.5.3 高频系数融合规则 |
| 4.6 仿真结果与分析 |
| 4.7 小结 |
| 5 基于区域特征和 NSCT 变换的遥感图像融合 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 遥感图像的信息特征 |
| 5.2.1 波谱信息 |
| 5.2.2 时间信息 |
| 5.2.3 空间信息 |
| 5.2.4 全色图像与多光谱图像的频谱分析 |
| 5.3 基于区域特征与 NSCT 的遥感图像融合方法 |
| 5.3.1 图像的 HIS 变换 |
| 5.3.2 图像的区域划分 |
| 5.3.3 低频系数融合规则 |
| 5.3.4 高频系数融合规则 |
| 5.4 评价方法 |
| 5.4.1 光谱保持度 |
| 5.4.2 梯度对比度 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 不同融合算法对比 |
| 5.5.2 不同融合规则对比 |
| 5.5.3 区域划分参数的选择 |
| 5.6 小结 |
| 6 基于互信息和多尺度结构相似度的融合图像质量评价 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 融合图像与源图像的互信息 |
| 6.2.1 图像的信息论基础 |
| 6.2.2 相关研究 |
| 6.2.3 本文算法 |
| 6.3 多尺度结构相似度 |
| 6.4 图像质量指标的合成 |
| 6.5 新的融合图像质量指标 |
| 6.6 仿真与分析 |
| 6.7 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 本文工作与创新点 |
| 7.2 图像融合技术展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
| B 作者在攻读博士学位期间主持研究的课题 |
| C 作者在攻读博士学位期间参与主研的课题 |
| D 作者在攻读博士学位期间的获奖情况 |
（5）肺部PET-CT医学图像的配准与融合（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 本文使用的符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 医学图像配准技术的研究现状 |
| 1.2.2 医学图像融合技术的研究现状 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 医学图像配准与融合概论 |
| 2.1 医学图像配准技术 |
| 2.1.1 医学图像配准定义 |
| 2.1.2 医学图像配准流程及框架 |
| 2.1.3 医学图像配准的分类 |
| 2.2 医学图像融合技术 |
| 2.2.1 医学图像融合定义 |
| 2.2.2 医学图像融合方法分类 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于互信息的医学图像配准 |
| 3.1 互信息概述 |
| 3.1.1 熵和信息论 |
| 3.1.2 互信息 |
| 3.2 本文中所使用的配准算法 |
| 3.2.1 测度方法 |
| 3.2.2 几何变换 |
| 3.2.3 图像重采样 |
| 3.2.4 图像配准中的参数优化 |
| 3.3 基于互信息的PET/CT配准 |
| 3.3.1 基于互信息的配准流程 |
| 3.3.2 基于互信息配准的仿真实验及结果讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于多尺度变换的医学图像融合 |
| 4.1 医学图像融合规则 |
| 4.1.1 低频子带信息融合规则 |
| 4.1.2 高频子带信息融合规则 |
| 4.2 医学图像融合 |
| 4.2.1 小波变换 |
| 4.2.2 轮廓波变换 |
| 4.2.3 剪切波变换 |
| 4.3 图像融合的评价方法 |
| 4.4 仿真实验及结果讨论 |
| 4.4.1 基于小波变换的融合 |
| 4.4.2 基于剪切波变换的融合 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士论文期间发表的学术论文 |
（6）基于特征配准的[PET+CT+MR]“三机三维”影像一体化融合尝试（论文提纲范文）
| 1 设计与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 PET/CT/MR的“二机二维”一度配准 |
| 1.2.2 PET/CT/MR的“二机二维”一度融合 |
| 1.2.3 PET/CT/MR的“三机二维”二度配准 |
| 1.2.4 PET/CT/MR的“三机二维”二度融合 |
| 1.2.5 PET/CT/MR的“三机三维”二度重建 |
| 2 结果 |
| 2.1 显像效果 |
| 2.1.1 一度融合 |
| (1) 二模[CT+MR]异机融合: |
| (2) 二模[PET+MR]异机融合: |
| (3) 二模[PET+CT]异机/同机融合: |
| 2.1.2 二度融合 |
| (1) 三模[ (CT+MR) +PET]异机融合: |
| (2) 三模[ (PET+MR) +CT]异机融合: |
| 2.2 影像分析 |
| 3 讨论 |
（7）正电子发射断层成像与计算机断层扫描的异机三维融合影像分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 数据处理 |
| 1.2.1 [PET+CT]的二维配准 |
| 1.2.2 [PET+CT]的二维融合 |
| 1.2.3 [PET+CT]的三维重建 |
| 1.3 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 显像效果 |
| 2.1.1 异机融合 |
| 2.1.2 同机融合 |
| 2.2 影像分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 影像融合的现状 |
| 3.2 配准融合的体会 |
| 3.3 异机融合的展望 |
（8）重离子三维适形放疗中的图像处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究目的及意义 |
| 1.2 重离子放射治疗 |
| 1.3 三维适形放射治疗计划系统 |
| 1.4 放疗计划系统中医学图像处理关键技术及国内外研究进展 |
| 1.4.1 医学图像配准 |
| 1.4.2 医学图像融合 |
| 1.4.3 医学图像分割 |
| 1.4.4 图像的三维绘制 |
| 1.5 课题来源及论文的主要研究工作 |
| 2 医学图像的配准及融合 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 医学图像配准简介 |
| 2.3 基于DEMONS算法的乳房DCE MRI配准 |
| 2.3.1 动态对比度增强乳房核磁共振成像 |
| 2.3.2 乳房DCE MRI的非刚性配准 |
| 2.3.3 Demons配准算法及其改进 |
| 2.3.4 结合Demons算法及强度校正的乳房DCE MRI配准 |
| 2.4 多模医学图像融合简介 |
| 2.5 基于模糊神经网络的多模医学图像融合 |
| 2.5.1 模糊推理系统 |
| 2.5.2 模糊径向基神经网络(Fuzzy-RBFNN)模型 |
| 2.5.3 基于遗传算法的网络学习 |
| 2.5.4 实验结果及讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 医学图像的交互式分割 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 LIVE-WIRE交互式分割算法及其改进 |
| 3.2.1 Live-wire算法原理 |
| 3.2.2 Live-wire算法的局限性 |
| 3.2.3 代价函数的改进 |
| 3.2.4 搜索策略的改进 |
| 3.2.5 仿真实例 |
| 3.3 基于LIVE-WIRE算法与SNAKE活动轮廓模型的序列图像分割 |
| 3.3.1 Snake活动轮廓分割模型 |
| 3.3.2 序列图像分割算法 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于医学体数据的三维绘制及三维测量 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 医学体数据 |
| 4.3 移动立方体面绘制算法 |
| 4.4 光线投射算法研究及其改进 |
| 4.4.1 光线投射算法的基本原理 |
| 4.4.2 快速体绘制算法 |
| 4.4.3 算法分析与设计 |
| 4.4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 基于三维交互的空间两点间距离测量 |
| 4.5.1 三维交互点拾取 |
| 4.5.2 三维交互旋转 |
| 4.5.3 三维空间中两点间的距离测量 |
| 4.5.4 放疗计划系统中两点间的距离测量 |
| 4.6 三维物体表面积和体积测量 |
| 4.6.1 表面积测量 |
| 4.6.2 体积测量 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于CT图像的重离子剂量分布可视化及呼吸运动对剂量分布的影响分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于CT图像的重离子剂量分布可视化 |
| 5.2.1 CT图像与CT值读取 |
| 5.2.2 重离子剂量计算模型 |
| 5.2.3 水中到CT图像上的剂量映射 |
| 5.2.4 剂量计算的实现 |
| 5.2.5 实验结果与分析 |
| 5.3 呼吸运动对重离子剂量分布的影响分析 |
| 5.3.1 引言 |
| 5.3.2 呼吸引起的器官运动 |
| 5.3.3 呼吸运动对重离子剂量分布的影响 |
| 5.3.4 呼吸运动控制对腹部肿瘤精确放疗的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 重离子三维适形放疗计划软件系统的设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 重离子放疗系统的组成 |
| 6.3 放疗计划软件系统需求分析 |
| 6.4 放疗计划软件系统的结构设计与实现 |
| 6.4.1 系统的功能模块划分 |
| 6.4.2 系统的实施流程 |
| 6.4.3 系统开发环境 |
| 6.4.4 系统的各模块功能及实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（9）非刚性医学图像准算法研究和实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 发展现状 |
| 1.3 论文组织及工作 |
| 第2章 医学图像配准技术综述 |
| 2.1 医学图像配准概念 |
| 2.2 医学图像预处理技术 |
| 2.2.1 图像增强技术 |
| 2.2.2 图像点处理技术 |
| 2.2.3 图像坐标变换技术 |
| 2.2.4 图像重采样技术 |
| 2.3 医学图像配准技术 |
| 2.3.1 基于灰度的图像配准 |
| 2.3.2 基于特征的图像配准 |
| 2.4 互信息的计算 |
| 2.5 小波变换 |
| 2.5.1 小波变换的概念 |
| 2.5.2 小波分解与重构 |
| 2.5.3 小波变换的框图 |
| 2.6 图像配准评价标准 |
| 2.6.1 主观评价 |
| 2.6.2 客观评价 |
| 2.6.3 课题中评价指标的选取 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 非刚性医学图像配准算法研究 |
| 3.1 小波分解的金字塔配准算法提出 |
| 3.2 医学图像配准方案 |
| 3.2.1 小波分解边缘检测 |
| 3.2.2 图像金字塔构建 |
| 3.2.3 归一化互信息空间变换 |
| 3.3 本章算法优点 |
| 3.3.1 小波分解与图像金字塔优点 |
| 3.3.2 本算法优点 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 改进的互信息算法研究与实验分析 |
| 4.1 互信息算法综述 |
| 4.2 薄板样条函数插值法 |
| 4.2.1 径向基函数变换 |
| 4.2.2 基函数 |
| 4.2.3 薄板样条函数及其特性 |
| 4.3 使用分层互信息自动选取标记点 |
| 4.3.1 粗层图像配准 |
| 4.3.2 标记点的选取 |
| 4.3.3 基于互信息的薄板样条函数插值法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 医学图像处理系统设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统功能以及处理模块设计 |
| 5.2.1 图像增强模块 |
| 5.2.2 几何变换模块 |
| 5.2.3 特征提取的算法模块 |
| 5.2.4 基于边缘金字塔的图像配准模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）医学图像增强与插值的算法研究（论文提纲范文）
| 表目录 |
| 图目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究进展和现状 |
| 1.3.1 图像预处理 |
| 1.3.2 图像分割 |
| 1.3.3 图像配准和融合 |
| 1.3.4 医学图像可视化技术 |
| 1.3.5 医学图像压缩 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 Contourlet变换 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 图像多尺度几何分析 |
| 2.2.1 从小波变换到X-let |
| 2.2.2 Bandelet变换 |
| 2.2.3 Curvelet变换 |
| 2.3 Contourlet变换 |
| 2.3.1 LP变换 |
| 2.3.2 DFB变换 |
| 2.3.3 多尺度和方向分解 |
| 2.3.4 基本性质 |
| 2.4 方向多分辨分析 |
| 2.4.1 多尺度分析 |
| 2.4.2 多方向分析 |
| 2.4.3 Contourlet展式 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于Contourlet变换的乳腺X线图像增强 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 乳腺癌及诊断技术 |
| 3.2.1 诊断方法简介 |
| 3.2.2 乳腺X线照相术 |
| 3.3 现有的图像增强方法 |
| 3.3.1 基于直方图处理的图像增强算法 |
| 3.3.2 基于偏微分方程的图像增强算法 |
| 3.3.3 基于小波变换的图像增强算法 |
| 3.4 乳腺X线图像增强 |
| 3.4.1 直方图均衡的局限性 |
| 3.4.2 基于形态学和滤波的增强方法 |
| 3.4.3 基于变换域的增强方法 |
| 3.5 基于Contourlet变换的乳腺X线图像增强 |
| 3.5.1 阈值去噪 |
| 3.5.2 非线性增益函数 |
| 3.5.3 算法步骤 |
| 3.6 实验与分析 |
| 3.6.1 实验结果 |
| 3.6.2 图像增强算法评价准则 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 扩散张量图像插值 |
| 4.1 磁共振成像 |
| 4.1.1 磁共振现象 |
| 4.1.2 核磁共振成像原理 |
| 4.1.3 磁共振成像的优点 |
| 4.1.4 磁共振成像的缺点 |
| 4.2 扩散张量成像 |
| 4.2.1 背景 |
| 4.2.2 理论与数学模型 |
| 4.3 图像插值概述 |
| 4.3.1 定义 |
| 4.3.2 插值在医学图像中的应用 |
| 4.3.3 常用插值算法 |
| 4.3.4 现有工作 |
| 4.4 基于局部梯度特征的自适应插值 |
| 4.4.1 原理 |
| 4.4.2 算法描述 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 4.4.4 讨论 |
| 4.5 基于局部结构张量的插值算法 |
| 4.5.1 基本思想 |
| 4.5.2 局部结构张量 |
| 4.5.3 算法 |
| 4.5.4 实验结果 |
| 4.5.5 进一步的讨论 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于非线性结构张量的图像去噪 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 图像的退化/恢复模型 |
| 5.3 Wiener滤波 |
| 5.3.1 基本原理 |
| 5.3.2 空域自适应Wiener滤波 |
| 5.3.3 相关工作 |
| 5.4 非线性结构张量 |
| 5.4.1 线性结构张量的优点与不足 |
| 5.4.2 基本定义 |
| 5.5 算法与实现 |
| 5.5.1 扩散率函数 |
| 5.5.2 快速算法实现 |
| 5.5.3 改进 |
| 5.5.4 算法描述 |
| 5.5.5 参数说明及选择 |
| 5.6 实验结果 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 本文的研究成果与意义 |
| 6.2 进一步的研究 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
四、MRI与正电子发射体层摄影图像配准和融合技术在Alzhermer病诊断中的初步应用（论文参考文献）
- [1]18F-FDG PET/CT、PET/MR多模态成像在多发性肌炎—皮肌炎应用价值研究[D]. 于树鹏. 中国医科大学, 2021
- [2]图像融合技术在放疗靶区勾画中的应用进展[J]. 杨熙,徐子海. 中国医疗设备, 2015(10)
- [3]基于曲波变换医学图像融合方法的研究[D]. 王瀚. 郑州大学, 2015(01)
- [4]多分辨率分析图像融合关键技术研究[D]. 尤春艳. 重庆大学, 2014(04)
- [5]肺部PET-CT医学图像的配准与融合[D]. 屈明月. 太原理工大学, 2014(08)
- [6]基于特征配准的[PET+CT+MR]“三机三维”影像一体化融合尝试[J]. 彭鳒侨,鞠向阳,李新春,韩佩,朱巧洪,白波. 中国医学影像技术, 2012(03)
- [7]正电子发射断层成像与计算机断层扫描的异机三维融合影像分析[J]. 彭鳒侨,丘红英,董伟强,刘襄平,晏颖,卢伟杰. 中国医学影像学杂志, 2011(10)
- [8]重离子三维适形放疗中的图像处理关键技术研究[D]. 王阳萍. 兰州交通大学, 2010(12)
- [9]非刚性医学图像准算法研究和实现[D]. 孙佶. 东北大学, 2010(06)
- [10]医学图像增强与插值的算法研究[D]. 鲁志波. 解放军信息工程大学, 2007(01)