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基于共轭梯度的大尺度医学图像非刚性配准算法被引量：1: 2013年; 人体胸腹腔中大量非刚性软组织器官由于呼吸、脏器蠕动和体位变动等会产生大尺度非线性形变,粘性流体配准将图像的形变模拟为流体的流动过程而适宜于大的形变.针对粘性流体配准算法应用超松驰迭代求解离散化偏微分方程组耗时量大,且其最优松驰参数难以获得的问题,使用基于不需要预先估计参数的共轭梯度迭代求解形变参数,实现粘性流体配准.该方法所需存储量小,且具有步收敛性、稳定性高的优点,实验证明该方法在不损失配准精度的前提下提高了配准速度.; 王阳萍王冰杜晓刚; 关键词：医学图像配准共轭梯度

基于CT图像的重离子剂量计算实现及分布可视化: 2011年; 针对重离子束的特性及放射治癌临床试验的需求,首先从CT图像中获取像素的CT值,然后根据CT值获取所有像素点的水等效深度值,最后沿束流方向采用适形分层累加方式实现了基于CT图像的重离子剂量计算及分布可视化,并将其应用于重离子放疗计划系统中.通过大量临床实验结果对比及利用DVH图进行计划评估表明,该方法能够较好地满足重离子临床放疗中制定放疗计划时对重离子剂量分布的要求.; 杜晓刚党建武王阳萍刘新国李莎; 关键词：CT图像

基于CUDA的数字重建影像生成算法被引量：2: 2015年; 鉴于数字重建影像生成过程具有良好的并行性,实现了一种基于CUDA并行计算的数字重建影像生成算法。该算法首先在CPU端使用八叉树结构来剔除体数据中的空体素并将其载入GPU;然后在GPU中根据光线和线程的对应关系,设计光线内核函数来模拟一束X线穿透人体组织的衰减过程;最后在GPU中由多线程并行执行内核函数来完成DRR图像生成过程。实验结果表明,该方法在保证DRR生成质量的前提下能有效利用GPU的并行计算能力,提高DRR图像的生成效率,满足图像引导放疗中对DRR生成过程的实时性要求。; 杜晓刚党建武王阳萍; 关键词：计算统一设备架构图像引导放疗

CT序列医学图像交互式分割系统的设计与实现: 2012年; 交互式分割对于医学图像中正常组织以及病变组织的提取与分析起着重要的作用。文中将基于小波模极大值的边缘检测方法与交互式轮廓逼近思想相结合,根据CT序列图像中相邻图像的相似性与连续性设计开发了医学图像的交互式分割系统,增强了医学图像分割的自动化程度并取得了较好的分割效果。; 王阳萍朱正平杜晓刚; 关键词：CT序列图像小波模极大值边缘检测

形状特征和置信传播在去除SIFT特征点错误匹配中的应用被引量：5: 2016年; 针对SIFT特征点匹配错误问题,提出一种置信传播与特征点形状特征相结合去除SIFT特征点匹配错误的算法.该算法分为4步:1)根据每个特征点的尺度信息、主方向信息以及匹配邻居特征点信息确定每个特征点邻域窗口的大小和方向,并计算每个特征点在邻域窗口内匹配邻居构成的形状特征;2)连接每个特征点与其最近的3个邻居特征点,构成置信传播网的基本框架;3)利用每对待确定特征点对的特征描述符之间的距离与其形状特征之间的距离生成置信传播网的证据函数,利用每对待确定特征点对与其邻居之间的空间关系生成置信传播网的相容函数;4)迭代计算每个特征点的置信度以及传递给邻居的消息,直至整个网络收敛,并通过最后得到的置信度确定初始匹配特征点对是否为误配.利用真实拍摄的图像和牛津几何视觉组数据库中的图像进行仿真实验,并与RANSAC算法、GTM算法以及BP_SIFT算法进行了比较,仿真结果表明,在召回率、准确率、丢失率和效率上,文中算法总体上优于上述3种算法.; 翟凤文党建武王阳萍罗维薇Muhammad Azim Asim; 关键词：特征点匹配 SIFT

基于仿射变换与B样条自由形变的医学图像配准被引量：12: 2013年; 针对医学图像配准的人体组织器官的几何形体复杂多样,传统B样条配准方法较难很好地描述组织器官形变,配准结果有较大的误差等问题,使用互信息作为相似性测度,采用仿射变换作为全局配准的粗配准以及B样条自由形变作为局部配准的精确配准,为了提高配准精确度以及降低计算复杂度,引入多分辨率策略,对脑部CT和MRI图像进行配准.实验结果表明,该方法对多尺度的形变图像都有很好的配准效果.; 杭利华蒋佩钊邓冲; 关键词：仿射变换多分辨率

基于萤火虫算法的互信息医学图像配准被引量：8: 2013年; 针对互信息配准方法中目标函数因存在多极值而容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于萤火虫算法改进优化策略的互信息医学图像配准算法。该算法使用归一化互信息作为相似性测度,用萤火虫所处位置来表示配准参数,根据每个萤火虫的位置计算互信息函数值并将其作为当前萤火虫的亮度,通过亮度和吸引度的迭代更新来寻找互信息函数取最优解时的最佳配准参数。实验结果表明,该方法克服了互信息函数容易陷入局部最优的问题,有效地提高了配准精度。; 杜晓刚党建武王阳萍刘新国李莎; 关键词：图像配准互信息萤火虫算法

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