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公开(公告)号：CN103268630B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310192588.0
申请日：2013-05-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于血管内超声影像的血管三维可视化方法，涉及计算机医学图像分析领域，其特征在于，首先，结合多图像平均去噪、中值滤波和小波降软阈值噪方法对图像序列进行降噪处理，该方法能减少图像噪声，很好的保留图像的重要细节信息，并且图像降噪效率高；其次，利用二次多项式拟合图像形变，实现图像配准，以补偿图像序列采集过程中产生的变形；再次，利用光线投射算法绘制出三维血管模型；最后利用切片重组方法实现对三维血管模型的任意角度平面剖切，显示血管内部结构信息，为病变分析创造了条件。
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公开(公告)号：CN103455999B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201210183069.3
申请日：2012-06-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 一种基于内超声图像序列的血管壁边缘自动提取方法，先粗检：利用血管壁处的信息特征，通过系列图像处理方法获取第一帧图像的初始边缘；再细检：改进GVF‑snake算法，引入自我调节因子和自适应法向外力，在增强边缘附近数据项的梯度影响，减少扩散引起的平滑效应的同时，能依据图像边缘和当前轮廓曲线相对位置来调整力的方向，扩大活动轮廓的捕捉范围，解决了由于无法到达局部区域而不能获得所需边缘的问题，使初始边缘精确收敛于实际管壁边缘。在变形过程中加入三次B样条，以减少控制点，提高收敛速度，光顺轮廓曲线，得到第一帧图像的最终边缘。由于相邻图像之间时间、空间相关性较大，将所获最终边缘作为下一帧图像初始边缘，重复上述细检工作，以此类推，得到序列图像的血管壁边缘。
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公开(公告)号：CN103455999A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201210183069.3
申请日：2012-06-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于内超声图像序列的血管壁边缘自动提取方法，先粗检：利用血管壁处的信息特征，通过系列图像处理方法获取第一帧图像的初始边缘；再细检：改进GVF-snake算法，引入自我调节因子和自适应法向外力，在增强边缘附近数据项的梯度影响，减少扩散引起的平滑效应的同时，能依据图像边缘和当前轮廓曲线相对位置来调整力的方向，扩大活动轮廓的捕捉范围，解决了由于无法到达局部区域而不能获得所需边缘的问题，使初始边缘精确收敛于实际管壁边缘。在变形过程中加入三次B样条，以减少控制点，提高收敛速度，光顺轮廓曲线，得到第一帧图像的最终边缘。由于相邻图像之间时间、空间相关性较大，将所获最终边缘作为下一帧图像初始边缘，重复上述细检工作，以此类推，得到序列图像的血管壁边缘。
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公开(公告)号：CN103268630A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310192588.0
申请日：2013-05-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于血管内超声影像的血管三维可视化方法，涉及计算机医学图像分析领域，其特征在于，首先，结合多图像平均去噪、中值滤波和小波降软阈值噪方法对图像序列进行降噪处理，该方法能减少图像噪声，很好的保留图像的重要细节信息，并且图像降噪效率高；其次，利用二次多项式拟合图像形变，实现图像配准，以补偿图像序列采集过程中产生的变形；再次，利用光线投射算法绘制出三维血管模型；最后利用切片重组方法实现对三维血管模型的任意角度平面剖切，显示血管内部结构信息，为病变分析创造了条件。
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