医学图像处理的难点与问题.pptVIP

跟踪结果误差对比均方误差Error（1）Error（3）Error（5）…Error（Aver）GFPF0.29740.30790.3423…0.3114UPF0.54010.66440.7708…0.6832医学序列图像的帧内冗余与帧间冗余度很大，失去一些无关细节不影响诊断，但迄今医学图像的有损压缩没有一个公认的标准。主要问题要提出新的有损标准及算法，实现高压缩比下的高信噪比优质解码图像。相应对策6、图像压缩工作基础提出了模糊聚类的软分类问题的最优分类测度与算法（OFC），自动实现优化分类，且运算速度比国际通用算法（LBG）提高5~6倍。OFC(b)LBGCT_head码本大小为980OFC(d)LBGMR_head码本大小为970基于最优模糊矢量量化的图像压缩医学图像处理的特点与难题陈武凡第一军医大学医学图像处理全军重点实验室2003年12月7日杭州一、视觉信息处理的支撑性遥感图像处理—应用面窄医学图像处理—应用面宽高度复杂的成像机制综合深厚的数学基础精确实用的高新技术重大需求的应用前景二、医学图像处理的前瞻性生理评判的模糊性信息生成的随机性物理求解的病态性面对应用的实时性三、医学图像处理的特殊性四、医学图像处理的主要问题与我们的工作1、优质重建关于成像重建算法现研究热点集中在MR与PET成像，而CT或螺旋CT等的成像研究，大多是针对具体问题（如乳房、心脏）提出某种特殊技术去解决，不具普适性。采样密集度的改变常导致图像退化。主要问题K-空间中的任意重采样技术。相应对策因缺乏成像前数据，我们未开展此类研究。工作基础MR图像存在问题图像分辨率低，噪声大，缺少结构信息，无法定位病灶。相应对策前处理：基于小波包门限估计的正则化抑噪技术。后处理：提出各种优化方法，如正则化方法、最大似然法等滤噪。PET图像前处理：由于缺乏成像前数据，我们未从事其研究01后处理：我们提出了正则化参数自适应修改模型与迭代快速算法（ARCTLS），并从理论上首次证明了迭代解的存在性与稳定性，重建质量与速度均比国外最近同类算法（RCTLS）提高3倍以上。02已有工作自适应图像重建退化图像正则化总体最小二乘法重建图像局部线化方法重建图像自适应正则化总体最小二乘法重建图像信噪比与计算耗时的比较RCTLSLL-D.F.PARCTLSSET1ISNR(dB)1.172.504.012C.Time(s)112.654.335.5注：实验在P-II/166上实现0102主要问题现有各种前处理技术（快速扫描、门控扫描、欠扫描、过扫描或可矫正重建模式）的校正效果不理想相应对策必须提出新的方法，能具普适性，又有优越的校正效果。MR成像中，运动伪影几乎无所不在，损害了图像质量。2、伪影校正前处理：我们必威体育精装版提出的逆向迭代修正算法(IIC)对MR图像中的仿真平移运动伪影处理,比美国最近算法(EF)的信噪比提高约７个dB,计算速度提高一倍以上,且稳健性好01后处理：目前我们正想从统计学入手来展开此类研究。02工作基础a.模板原始图像b.平移伪影图像c.能量聚焦法修正结果d.逆向迭代修正结果MR平移运动伪影消除a、e为原始图像；b、f为模拟伪影图像；c、g为能量聚焦法修正的结果；d、h为自动逆向迭代法修正的结果EF和IIC在信噪比和运行时间上的对比方法模板图像头颅图像腹部图像信噪比（dB）EF2.0361.9982.141IIC15.7168.6519.121时间（min）EF12.3013.6515.71IIC5.256.868.43注：实验在P-III/1G上实现当前国际主流算法的误配率较大，难以实用。主要问题提出模糊或广义模糊相似准则来提高配准精度。多模态医学图像信息融合是当前研究热点，而前提是配准技术。相应对策3、图像配准模糊弹性配准相似性测度方法正在研究中我们提出的医学图像刚性配准的模糊相似性测度函数（FS），稳健性与计算精度明显优于当前同类研究（MI），配准精度提高2倍。工作基础实验采用美国Vanderbilt大学RetrospectiveRegistrationEvaluationProject（RREP）项目组提供的国际通用刚性