王青竹
- 作品数：15 被引量：40H指数：4
- 供职机构：东北电力大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生交通运输工程更多>>
- 运动冠脉造影序列的独立分量分析伪彩色编码
- 2010年
- 针对心脏周期剧烈运动产生的冠状动脉血管非刚性变化所引起的造影图像处理误差,提出一种基于快速独立分量分析(FastICA)的动态冠脉造影图像序列特征提取方法,改进了以往算法将动态序列中的每帧作为静态图像单独处理而未考虑帧间关系的缺点,综合序列中各帧信息进行分析,解混分离出背景区和感兴趣区。在传统FastICA算法基础上,提出一种适合冠脉造影图像灰度级分布特征的自适应初始权值计算方法,在保证效果一致的情况下,使迭代次数降低约45%。最后,设计一种基于感兴趣区域的伪彩色编码方法。
- 王青竹王珂张立保安东洪
- 关键词：特征提取伪彩色
- 基于三维最小类内散度SVM的肺CT中的结节识别被引量：3
- 2011年
- 提出一种基于三维类内散度的多分类支持向量机的肺部结节识别算法.首先设计可直接处理基于三维矩阵模式的输入样本的多分类SVM,并结合最小类内散度SVM,进一步提出基于三维最小类内散度的多分类SVM.该方法通过直接分析肺部候选结节的三维特征并继承最小类内散度SVM的优点,有效提高分类器的识别精度,降低假阳性.利用其它4种计算机辅助肺部结节检测算法及两位放疗师作为比较,对于来自吉林省肿瘤医院的200组临床病例进行实验,结果证明三维最小类内散度多分类SVM在计算机辅助肺部结节识别中的优越性.
- 王青竹康文炜王新竹王斌
- 关键词：多分类支持向量机
- B样条小波边缘检测的改进算法
- 本文针对图像边缘检测在精确定位边缘的同时较好抑制噪声这一目标,提出一种结合多尺度、多层次,以及数字融合思想的基于小波变换的边缘检测算法。 对于分辨率较高的灰度图像,结合多尺度思想及Contourlet自适应阈值,...
- 王青竹
- 关键词：CONTOURLET自适应阈值灰度共生矩阵边缘检测
- 文献传递
- 基于高维张量奇异值分解的图像加密被引量：2
- 2014年
- 现有基于奇异值分解(SVD)的彩色信息加密系统提供了一种光学矩阵分解方案、安全的密文和敏感的密钥。高维张量奇异值分解(HOSVD)是SVD矩阵的自然线性延伸,提出了一种基于HOSVD的彩色图像加密算法。在加密过程中,HOSVD比SVD提供了更多的密文乘法组合次序。这些乘法组合次序可以有效地增加未经授权的解密难度。在解密过程中,HOSVD的重建精度比SVD更高。这些优点提高了准确性、安全性和鲁棒性。通过对100个图像测试数据集的计算机仿真验证了该算法的可行性。
- 李勇荀显超王青竹
- 张量模式三维主动外观模型及其在肺CT图像分割中的应用被引量：1
- 2015年
- 三维主动外观模型将肺区的三维外观矩阵转化为一维向量时,原三维灰度分布受到破坏,分割精确度受到影响,且生成过大向量,影响分割效率.基于此,文中提出张量模式的三维主动外观模型,旨在借助高维奇异值分解法直接处理肺区的三维外观矩阵,从而避免其向一维向量的转换.首先在张量理论基础上建立主动外观模型并推导参数;然后设计分块Kronecker方法确定外观张量低秩表示模式的最佳方案,以避免大规模重复计算;最后设计完整分割系统并应用在肺部CT图像中.对临床样本进行实验,与其他基于标记点的三维模型对比,证明文中模型在分割精确度与效率上更优.
- 王青竹孙娜王斌
- 关键词：主动外观模型
- 基于快速三维主成分分析的肺CT图像检测被引量：1
- 2010年
- 为解决基于二维图像处理的计算机辅助诊疗系统（CAD）仅考虑每幅图像自身包含的信息而忽略不同扫描层之间的联系,以及数据处理过程中的海量计算问题,提出一种新的基于快速三维主成分分析（3D PCA）的有效肺CT病灶检测算法。该算法首先引入高维张量奇异值分解（HOSVD）设计3D PCA;然后以提取出的三维空间特征点为种子点,进行区域增长以获取完整的疑似病灶区域;最后,根据医学图像具体特征,设计了一种HOSVD的简化分解算法。对来自吉林省肿瘤医院的10个典型病例的五百余幅临床CT图像进行了实验,并将实验结果与当前同类算法做了比较。结果表明,检测精确度提高了约10%~21%;另外,快速算法与原算法比较,计算复杂度可降低约1/3。由于快速3D PCA可以挖掘更多存在于不同连续扫描层间的有用信息,更精准提取病灶特征,在一定程度上提高了检测率。
- 王青竹王珂李勇王新竹王斌
- 关键词：CT图像图像处理
- 多层次自适应空间系数高斯小波图像边缘检测被引量：14
- 2009年
- 为了在有效抑制噪声的同时,能更准确定位边缘,根据高斯函数平滑图像不因信噪比而异这一特点,提出了一种自适应选择σ(空间系数)的算法。该算法首先利用灰度共生矩阵的惯性特征值来计算适合当前图像的σ值;然后根据该值计算相应的高斯高、低通滤波器,再计算所得低通图像的σ值,并以此类推,直至噪声基本去除;最后将用不同σ值得到的各层次边缘图像按一定准则进行融合来得到单像素宽度的边缘检测结果。实验结果证明,该算法与经典算法、B样条小波算法比较,在去除噪声和准确定位边缘两方面均有提高。信噪比可提高0.47%～6.07%,运算时间增加了0.29%～6.36%。尤其对于分辨率较低的图像(256×256)的边缘检测效果更加明显。
- 王青竹王珂袁国良刘准
- 关键词：灰度共生矩阵边缘检测
- 多断层融合的肺CT肿瘤靶区超分辨率重建被引量：5
- 2010年
- 针对由曝光不均、噪声等因素引起的病灶区CT数据漏检、边界模糊等问题,设计了一种多方向神经网络(NN)插值算法。通过融合各断层层内和层间信息,对病灶区进行精确超分辨率重建。首先,将预测网络拓展为多方向三维空间;然后,根据肿瘤特殊灰度分布特征,设计最优初始权值;最后,预测漏检数据,提高病灶区分辨率。将本文算法与当前具有代表性的3种超分辨率重建算法PCGLS法、180°线性插值、单方向神经网络方法进行比较,结果表明:本文方法实时性更好,迭代次数平均减少25.9%,重建图像病灶区定位更精确,空间分辨率更高,质心偏离度平均降低27.1%,中心偏离度平均降低23.0%,病灶面积平均减少21.5%,平均PSNR提高了1.59 dB。本算法不但适用于肺部CT图像,也可以根据具体图像特征推广到其他生物信号和遥感图像等领域中。
- 李勇王珂张立保王青竹
- 关键词：CT图像超分辨率重建信息融合
- 单变量驱动参数摄动混沌同步方法被引量：1
- 2010年
- 基于参数摄动混沌同步条件,结合反馈控制和自适应控制方法,提出了一种系统参数摄动的单变量驱动混沌同步的新方法。该方法无需参数辨识且无需知道全部驱动变量即可实现混沌同步,从而大大减少了混沌同步的约束条件。以Lorenz系统族作为研究对象,分析了系统达到同步时的充分条件,并通过理论加以证明。将该方法应用于统一混沌系统,数值仿真表明了该方法的有效性与可行性。
- 孙令明孙晓东王青竹
- 关键词：混沌同步单变量参数摄动
- 三维隐SVM算法设计及在胸CT图像病灶检测中的应用被引量：4
- 2013年
- 为改善病灶形状不规则、纹理结构简单等因素对计算机辅助肺CT中病灶检测精度的影响,提出将疑似病灶与整体肺区的相对位置关系作为传统形状、纹理特征之外的一种新的隐变量,参与训练过程.为符合病灶的三维特征,引入基于三维矩阵模式的SVM,进一步设计含隐变量三维矩阵模式SVM.将吉林省肿瘤医院的150例病例建立数据库,用其余三种SVM方案与本文方案进行比较,文中算法可达到97.05%的真阳性和9.21%的假阳性,证明其优越性及辅助放疗师的有效性.
- 王青竹康文炜王斌
