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公开(公告)号：CN102004917A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN201010593863.6
申请日：2010-12-17
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种边缘近邻描述特征算子的提取方法，包括以下步骤：(1)取医学图像组成训练集，分割训练集中每幅图像的病灶区域；(2)对每幅图像的病灶区域的边缘进行采样，得到所有采样点特征形成的矩阵作为原始的高维特征空间；(3)压缩原始的高维特征空间的维数，得到低维特征空间；(4)在低维空间进行聚类，获得低维空间的聚类中心；(5)将低维特征矩阵的每一列看作是一个样本，统计所有样本点落在每个聚类中心的个数，则个数值排列即为新图像的边缘近邻描述特征算子。本方法实现了对一种新的图像特征——边缘近邻描述特征算子的提取方法，该特征算子体现了目标图像的边缘邻域灰度变化情况，可广泛用于图像配准、分割、检索等领域。
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公开(公告)号：CN106097262B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201610391030.9
申请日：2016-06-02
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拟合精确度加权步长的弥散加权成像运动矫正优化方法，依次包括：(1)利用IVIM双指数模型对采集的多b值图像进行量化参数估计，获得各个量化参数值(D,D*,f)及拟合精确度(R2)；(2)再利用获得的拟合精确度于对应位置上优化步长进行加权；(3)根据不同位置上拟合精确度加权的步长来对我们构建的目标函数进行优化，获得最终的运动矫正变形场结果；本发明对多b值的弥散加权成像运动矫正效果更好。
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公开(公告)号：CN109035268A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810719050.3
申请日：2018-07-03
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 一种自适应图像分割方法，包括，S1，将输入的原始图像像素灰度值调整到0‑255范围；S2，选取灰度调整图像的初始活动轮廓线；S3，计算曲线内部区域和外部区域的相对熵；S4，构建自适应图像分割活动轮廓模型，轮廓曲线的内部区域和外部区域的相对熵引入活动轮廓模型中分别代替λ2和λ1作为其能量函数内部能量和外部能量权重系数，实现权重系数的自适应调节，完成图像分割。本发明可以自适应调节活动轮廓模型能量函数的内部能量和外部能量权重系数，令曲线在演化过程中可自适应地进行参数选择,图像分割准确。
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公开(公告)号：CN103366183B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201310302124.0
申请日：2013-07-19
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 一种局灶性病灶的非参数自动检测方法，预先以已经勾画好病灶的医学病灶图像作为样本构建样本集A1数据库,分别提取样本集A1中每一幅图像的目标区域和背景区域的局部描述子，得到样本集A1中所有目标区域局部描述子组成的目标特征库F1和样本集A1中所有背景区域局部描述子组成的背景特征库F2；处理时具体包括下列步骤：（1）将待处理的医学病灶图像I分为多个子区域；（2）用NBNN分类器对每个子区域进行分类；（3）计算目标函数，得到病灶检测结果。本发明不需预先建立参数化模型，且不需要对图像局部描述子进行量化，应用灵活，图像局部描述子鉴别能力强，能精确检测局灶性病灶。
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公开(公告)号：CN102831599B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201210248151.X
申请日：2012-07-17
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种明暗不均匀的医学图像的配准方法，该方法包括以下步骤：分别读入待配准的参考图像和浮动图像；用参考图像中每一像素点的灰度值减去浮动图像对应的像素点的灰度值，得到残差图像；将局部方差代入式（Ⅰ）算出与参考图像相对应的残差图像的每一像素点的权重；将残差图像与残差图像的每一像素点的权重点乘后替换式（Ⅱ）中的r，得到如式（Ⅲ）所示的求解配准图像的目标函数；采用梯度下降法迭代求解最小化的（Ⅲ）式所示的目标函数，当相邻两次迭代满足预设的终止条件时，即完成配准。本发明所述的配准方法具有平滑性好、配准精度高和鲁棒性强的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103400376A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310302122.1
申请日：2013-07-19
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种乳腺动态增强磁共振图像序列的配准方法，包括（1）读取DCE-MRI图像序列同一层所有时间帧的图像数据；（2）对增强前后的图像进行粗配准，求出形变场初始估计；（3）对DCE-MRI图像序列进行运动补偿，计算每个时间点的增强场；（4）建模并求解时间序列增强场；（5）对DCE-MRI图像序列进行“去增强”处理；（6）求解形变场；（7）判断时间序列增强场和和形变场的解是否收敛，如果不收敛，将当前求解出的形变场作为当前估计的形变场，进入步骤（3）；如果收敛，则进入步骤进行图像序列的配准。本发明配准准确、计算量少，且能同时估计时间序列增强场。
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公开(公告)号：CN103366348A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310305019.2
申请日：2013-07-19
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 一种抑制X线图像中骨骼影像的方法及处理设备，处理设备设置的处理单元包括双能图像数据库单元、X线图像预处理与特征提取单元、X线图像检索单元、骨像初始估计单元、骨像重建单元和骨抑制图像输出单元。处理方法包括：（1）对待处理X线图像进行预处理并提取主体图像特征；（2）检索得到最相似的M幅参照X线图像及相应信息；（3）计算获得初始骨像；（4）对待处理X线图像进行骨像重建获得重建的骨像；（5）将待处理X线图像减去重建的骨像，获得待处理X线图像的软组织像。本发明在不需要DES设备进行双能减影摄片的情况下，可利用单幅X线图像进行骨像的重建，通过减影消除X线图像中的骨像，实现骨骼影像抑制的目的。
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公开(公告)号：CN102034115B
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201010587624.X
申请日：2010-12-14
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 一种基于马尔可夫随机场模型与非局部先验的图像配准方法，包括以下步骤：(1)分别读入待配准的目标图像和浮动图像；(2)计算待配准的目标图像和浮动图像的差的平方和，将其均方距离作为相似性测度；(3)计算位移场的非局部先验信息作为正则项对位移场进行平滑约束；(4)将相似性测度与非局部先验信息相加建立马尔可夫随机场模型，将配准转化为求解马尔可夫随机场的能量函数最小的问题；(5)采用序列加权树信息传递算法求解上述能量函数的最小值；(6)以马尔可夫随机场的能量函数作为目标函数，搜索目标函数的最小值，马尔可夫随机场的能量函数最小时，完成配准。本发明在图像空间分辨率较低，有噪声影响等情况下，该方法配准精度高、鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN100456323C
公开(公告)日：2009-01-28
申请号：CN200610123594.0
申请日：2006-11-17
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明公开了一种三维图像的快速配准方法，该方法包括以下步骤：1.分别读入待配准的目标图像和浮动图像；2.分别对三维图像数据进行灰度二值分割，得到图像中待配准物体的向量表示；3.计算物体的质心和协方差矩阵，得到主成分变换表达式和当量子午面；4.利用主成分变换将图像中的物体分别变换到原始图像的中间层，完成粗配准；5.将一幅图像作为目标图像固定，另外一幅作为浮动图像，以变换后的目标图像的当量子午面与目标图像的中间层的互信息量为目标函数，采用Powell算法搜索目标函数的最大值，当互信息量达到最大时，完成精配准。本发明将三维数据的配准减化为二维数据的配准，在保证精度的前提下，减少了配准所需时间。
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公开(公告)号：CN1952980A
公开(公告)日：2007-04-25
申请号：CN200610123594.0
申请日：2006-11-17
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明公开了一种三维图像的快速配准方法，该方法包括以下步骤：1.分别读入待配准的目标图像和浮动图像；2.分别对三维图像数据进行灰度二值分割，得到图像中待配准物体的向量表示；3.计算物体的质心和协方差矩阵，得到主成分变换表达式和当量子午面；4.利用主成分变换将图像中的物体分别变换到原始图像的中间层，完成粗配准；5.将一幅图像作为目标图像固定，另外一幅作为浮动图像，以变换后的目标图像的当量子午面与目标图像的中间层的互信息量为目标函数，采用Powell算法搜索目标函数的最大值，当互信息量达到最大时，完成精配准。本发明将三维数据的配准减化为二维数据的配准，在保证精度的前提下，减少了配准所需时间。
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