国家自然科学基金(61201067)
- 作品数：33 被引量：124H指数：6
- 相关作者：王远军聂生东李均陈兆学杨澄更多>>
- 相关机构：上海理工大学同济大学附属同济医院复旦大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市自然科学基金上海市教育委员会创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生理学更多>>
- 基于深度学习的医学图像配准研究进展被引量：3
- 2021年
- 图像配准是图像引导手术、图像融合、器官图谱生成、肿瘤和骨骼生长监测等临床任务应用的关键技术,也是一个极具挑战性的问题。近年来,深度学习技术对医学图像处理方法的研究产生重要的影响,在医学图像配准领域发展迅速。对使用深度学习技术实现医学图像配准的研究进行综述,首先按照深度学习模型将医学图像配准方法分为3类,包括监督、弱监督和无监督医学图像配准;然后分别介绍国内外研究进展,并总结这些研究方法的优缺点;在此基础上,阐述常用的深度学习配准框架以及评价标准,并总结常用的开源医学影像数据集;最后对深度学习技术在医学配准图像领域中存在的问题进行分析,展望未来发展的方向。
- 周勤王远军
- 关键词：医学图像配准卷积神经网络
- 基于磁共振成像的人脑图谱构建方法研究进展被引量：5
- 2020年
- 基于磁共振成像的脑图谱构建对于脑与认知科学的研究非常重要,借助脑图谱,研究者可以精确地分析比较不同的脑影像数据,然而目前尚没有比较统一的标准脑图谱.本文针对基于磁共振成像的脑图谱构建方法进行概述,首先介绍了人脑图谱构建的发展进程,阐述脑图谱构建中需解决的技术问题及其局限性;然后着重描述了构建脑图谱的基本方法;最后论述了应用脑图谱进行精确定量分析的统计学方法,包括基于体素的形态学测量分析法和基于纤维束示踪的空间统计分析法,并较深入地比较了两种方法的差异和近期研究进展.通过分析目前研究现状,本文总结了脑图谱构建研究中的主要方法及不足,并就该领域未来的研究进展进行了展望.
- 蔡文琴王远军
- 关键词：磁共振成像脑图谱
- 基于磁共振图像构建中国人脑模板被引量：3
- 2017年
- 基于磁共振图像构建的大脑模板可精确呈现脑部细节解剖结构,为脑结构和功能的评估分析提供一个标准化空间。然而,目前被广泛应用的脑模板大多是基于西方人群样本,由于中西方人脑在大小和形态上具有较大差异,此类模板用于脑成像研究的精准性欠佳,因此迫切需要构建属于国内特定人群的大脑模板。通过选取50个年龄段为19~30岁的国内成年志愿者大脑高分辨率磁共振图像构建大脑模板(CN-50),并将CN-50脑模板与MNI-152脑模板做对比评估,结果显示,CN-50脑模板较MNI-152脑模板更适用于国内人群的大脑研究。
- 李均蒋帆魏乐邓岚王远军
- 关键词：磁共振图像中国人
- 基于激光线扫方式的点云数据精简表达及STL文件生成方法被引量：3
- 2015年
- 激光线扫方式扫描获取的点云数据量大,不利于存储、处理和分析,为此提出了一种基于向量夹角计算的点云数据精简表达方式及相应STL文件生成方法,可有效精简大量的点云数据,且能够通过保留数据对象的关键拐点而维持原有数据对象信息的完整性。基于邻近点分析生成STL文件的方法形成的三角面片之间无常规STL文件生成方法所具有的缝隙及畸变现象,因此,具有较大的适用性和实际参考价值。
- 姚春荣陈兆学安美君王远军
- 关键词：图像处理数据精简STL文件
- 基于图形处理器加速的医学图像配准技术进展被引量：4
- 2015年
- 针对目前医学图像配准技术无法满足临床实时性需求问题,对基于图形处理器(GPU)加速的医学图像配准技术进行综述探讨。首先对GPU通用计算进行概述,再以医学图像配准基本框架为主线,对近年来基于GPU加速的医学图像配准技术在国内外发展现状进行深入研究,并针对正电子发射型计算机断层显像(PET)和电子计算机断层扫描(CT)数据的非线性配准问题,分别基于中央处理器(CPU)和GPU平台进行配准实验,通过实验结果的对比,体现GPU加速配准技术的优越性。基于GPU加速的自由形变(FFD)和归一化互信息(NMI)结合的非线性配准方法配准后互信息值略低于CPU平台的配准结果,但其配准速度是CPU平台的12倍。基于GPU加速的配准算法在保持配准精度的基础上,配准速度都得到了很大的提升。
- 查珊珊王远军聂生东
- 关键词：医学成像图像配准图形处理器
- 基于深度学习的多模态医学图像融合方法研究进展被引量：5
- 2020年
- 医学图像融合方法可以将有用的信息整合到一张图像上,提高单张图像的信息量。对多模态医学图像进行融合时,如何对图像进行有效的变换,提取到不同图像中独有的特征,并施以适当的融合规则是医学图像融合领域研究的重点。近年随着深度学习的快速发展,深度学习被广泛应用于医学图像领域,代替传统方法中的一些人工操作,并在图像表示、图像特征提取以及融合规则的选择方面显示出独特优势。本文针对基于深度学习的医学图像融合进展予以探讨,介绍卷积神经网络、卷积稀疏表示、深度自编码和深度信念网络这些常用于医学图像融合的框架,对一些应用于融合过程不同步骤的深度学习方法进行分析和总结,最后,分析当前基于深度学习的融合方法的不足并展望了未来的研究方向。
- 薛湛琦王远军
- 关键词：医学图像图像融合卷积神经网络
- 基于非局部约束球面反卷积模型的纤维追踪算法被引量：2
- 2020年
- 基于扩散磁共振成像的纤维追踪技术为非侵入性观测脑白质结构提供了有力的手段,约束球面反卷积作为一种多纤维追踪模型,能够对体素内纤维的方向信息进行建模,进而实现脑纤维的重构.针对约束球面反卷积模型的不适定性以及细节信息丢失问题,本文在约束球面反卷积的基础上,结合邻域信息和分数阶正则化,提出了一种基于非局部约束球面反卷积模型的确定型纤维追踪算法,分数阶的非局部特性使得纤维方向分布模型估计的误差更小,而邻域信息的引入保证了空间一致性,可以减少噪声的影响.分别利用模拟数据、人脑实际数据对本文算法及基于约束球面反卷积的确定型纤维追踪算法作对比实验,结果表明,利用本文算法追踪的纤维不仅整体视觉效果上较整洁,而且对交叉纤维的重建结果更完整准确.
- 岳晴王远军
- 关键词：扩散磁共振成像邻域信息
- 基于两组同心圆环点的双目摄像机标定方法研究被引量：7
- 2016年
- 在研究传统摄像机标定原理及方法的基础上,提出了一种新的基于同心圆环点模板的双目摄像机标定方法。该方法仅要求摄像机摄取任一方位包含所有25个同心圆环点的所设计模板的一幅图像,即可根据射影几何内秉的约束条件和左右图像的视差完成对双目摄像机焦距、基线距离和光心位置等参数的标定,且不需要进行图像的畸变校正与匹配。实验表明,该双目摄像机的标定方法具有较高的精度和效率,可以方便、迅速地实现双目摄像机的标定。
- 张奎陈兆学赵航王远军
- 基于局部高斯分布拟合的牙齿锥形束计算机断层图像分割方法被引量：2
- 2019年
- 口腔牙齿图像分割对于牙齿的正畸手术、义齿种植等有重要的意义。由于牙根被牙槽骨包围,磨牙拓扑结构复杂,以及在牙齿内部有牙髓腔的存在,导致分割时易出现过分割、内部轮廓等问题。为进一步提高分割精度,针对上述问题本文提出了一种基于局部高斯分布拟合与边缘检测相结合的分割算法。该算法融合了像素局部邻域的方差和均值,并将图像梯度信息引入边缘检测,提高了分割算法的稳定性。在实验中,基于锥形束计算机断层图像,完成了对牙根图像的精确分割,并与当前比较经典的算法进行了对比,结果表明,本文算法能够更好地区分牙根以及牙根周围的牙槽骨,能够更精确地分割出牙根及分裂的磨牙,没有出现牙髓腔内部轮廓的情况。
- 刘世伟王远军
- 关键词：边缘检测
- 结合小波融合和深度学习的脑胶质瘤自动分割被引量：3
- 2020年
- 针对水肿区域边界模糊和瘤内结构复杂多变导致的脑胶质瘤分割不精确问题,本文提出了一种基于小波融合和3D-UNet网络的脑胶质瘤磁共振图像自动分割算法.首先,对脑胶质瘤磁共振图像的T1、T1ce、T2、Flair四种模态进行小波融合以及偏置场校正;然后,提取待分类的图像块;再利用提取的图像块训练3D-UNet网络以对图像块中的像素进行分类;最后加载损失率较小的网络模型进行分割,并采用基于连通区域的轮廓提取方法,以降低假阳性率.对57组Brats2018(Brain Tumor Segmentation 2018)磁共振图像测试集进行分割的结果显示,肿瘤的整体、核心和水肿部分的平均分割准确率(DSC)分别达到90.64%、80.74%和86.37%,这表明该算法分割脑胶质瘤准确率较高,与金标准相近.相比多模态图像融合前,该算法在减少输入网络数据量和图像冗余信息的同时,还一定程度上解决了胶质瘤边界模糊、分割不精确的问题,提高了分割的准确度和鲁棒性.
- 宫进昌王宇王远军
- 关键词：脑胶质瘤小波融合图像分割
