基于MSD-Vnet的三维医学图像配准

基于编解码结构的卷积神经网络在医学图像配准中具有巨大的应用优势,但是依然存在不足.基于此,提出一种基于多尺度跳过连接、选择核注意力机制及深度监督V-net(MSD-Vnet)的三维医学图像配准方法.该方法使用多尺度跳过连接提高网络对解剖结构位置信息的定位能力,选择核注意力机制根据输入特征的多个尺度自适应调整感受野大小来...     

基于多尺度特征融合和注意力机制的医学图像分割网络

针对传统编解码结构的医学图像分割网络存在特征信息利用率低、泛化能力不足等问题,该文提出了一种结合编解码模式的多尺度语义感知注意力网络(multi-scale semantic perceptual attention network,MSPA-Net) 。首先,该网络在解码路径加入双路径多信息域注意力模块(dual-channel multi-information domain attention module,DMDA) ,提高特征信息的提取能力;其次,网络在级联处加入空洞卷积模块(dense atrous convolution module,DAC) ,扩大卷积感受野;最后,借鉴特征融合思想,设计了可调节多尺度特征融合模块 (adjustable multi-scale feature fusion,AMFF) 和双路自学习循环连接模块(dual self-learning recycle connection module,DCM) ,提升网络的泛化性和鲁棒性。为验证网络的有效性,在CVC-ClinicDB、ETIS-LaribPolypDB、COVID-19 CHEST X-RAY、Kaggle_3m、ISIC2017和Fluorescent Neuronal Cells等数据 集上进行验证,实验结果表明,相似系数分别达到了94.96%、92.40%、99.02%、90.55%、92.32%和75.32%。因此,新的分割网络展现了良好的泛化能力,总体性能优于现有网络,能够较好实现通用医学图像的有效分割。     

基于多参数配准模型的脑核磁影像分割算法

配准技术在基于多图谱的分割方法中能有效地将医学图谱的先验知识融入分割过程,再结合以高效的标记融合算法,最终实现精确地自动分割.针对图谱配准的较大误差及其对标记融合的重要影响,本文建立了一种新的概率图模型框架并以此提出了基于多参数配准模型的分割算法,将此方法与高效的标记融合算法相结合,可以提高目标图像中特定组织区域的分割精度,更使其在少量图谱分割的情形下具有重要应用.首先,使用多种配准参数对所有目标图像进行配准;然后,分别采用不同的算法对配准图像进行灰度融合和标记融合,实现训练图像的重构过程;最后,利用高效的标记融合算法对重构后的图像进行融合得到最终精确的分割结果.实验结果表明该方法均优于本文其他分割算法,能够有效提升脑部组织分割精度.     

基于ITK实现多模态医学图像配准

多模态医学图像配准是医学图像配准领域的一项关键技术.目前,医学图像配准技术已经拥有了不少成熟的算法,但因其算法本身的复杂性或编程的复杂性,给许多致力于医学图像的分析处理和应用研究但又缺乏软件开发经验的研究人员增加了研究工作的难度.以基于互信息的多模态医学图像配准算法为例,将ITK有关类库函数应用于医学图像配准中.给出了基于ITK实现图像配准的处理流程、数据输入输出方式以及算法的编译和运行方法.实例表明,基于ITK的配准算法简化了医学图像配准程序的开发工作,为医学图像引导临床诊断的研究应用提供参考.     

基于多尺度偶数卷积注意力U-Net的医学图像分割

为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并借鉴多尺度思想,采用4×4偶数卷积将得到的信息直接传递给主干部分,以获取更全面的图像信息并减少额外计算开销,同时还采用对称填充解决偶数卷积提取信息过程中产生的偏移问题。此外,在2×2偶数卷积模块后加入卷积注意力模块,结合空间和通道注意力,在提取更丰富的信息的同时几乎不增加额外开销。最后,在两个医学图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明提出的MECAU-Net网络相对于U-Net在稍微增加计算成本的情况下,分割性能得到了较大的提升,并比其他对比网络取得更好的分割性能的同时还降低了参数量。     

基于改进Harris-SURF算子的遥感图像配准算法

针传统SURF算法在遥感图像配准中存在精度和准确率不高的问题,提出基于改进的Harris-SURF图像配准方法。利用高斯二阶导数与原始图像进行卷积,提取具有尺度不变的特征值点,对Harris算法不具备尺度不变性进行改进,利用仿射变化提高配准的精度。最后,利用RANSAC算法剔除配准错误点,完成配准。     

基于改进Hausdorff测度的医学图像配准算法

 本文针对在医学图像配准中采用Hausdorff(HD)测度算法时存在精度和计算量之间的矛盾,提出了HD测度的改进算法,在HD测度算法中首次引入非线性的Bayesian一致性函数,以达到提高配准精度和抗噪声性能的目的.实验表明,该方法有效地解决了采用传统HD距离测度算法时,因出格点和噪声点引起的误配问题,获得了较好的配准效果.     

基于多尺度空洞分离卷积的U-Net分割前列腺图像

前列腺核磁共振(magnetic resonance,MR)影像切片后发现有些影像 没有有效的边缘信息,这导致无法明 确定位边缘位置,进而无法分割出前列腺。同时,传统的卷积网络需要参数量庞大占用模型 的存储空间过多。本文提出了一种结合多尺度空洞可分离卷积和通道注意力的U-Net来分 割 前列腺的方法。首先,对50个3维(three-dimensional,3D)前列腺样品进行切片并对切片后图像 进行对比度增强。随 后,将处理后数据输入到残差U-Net中,使用多尺度空洞卷积和通道注意力作为编码-解 码 单元来提取特征信息。最后,使用Dice系数和豪斯多夫距离(Housdorff distance, HD)来评估分割结果。实验 在PROMISE12挑战赛数据集验证,最终Dice系数和HD分别为88.13%、14.17 mm,参数量和 存储空间降低57%。结果表明,本文方法不仅可以分割出没有有效边缘 的前列腺区域提高其分 割精度而且能有效的降低参数量和存储空间,能够应用于模糊边缘的医学图像中。     

改进配准测度的SUFT红外图像快速配准算法

为方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效配准,提出一种基于SUFT(Speeded-Up Robust Features)和相似四边形的红外图像快速配准算法。该算法首先对红外图像进行特征点检测,生成SUFT特征点描述子;然后采用欧氏距离进行相似性度量,提取粗匹配特征点对,再利用相似四边形进行精匹配,去除误配准点对;最后依据精匹配点对求解变换模型参数,实现红外图像的配准。实验表明,改进后的算法能有效剔除误匹配点对,提高配准精度,配准结果较理想,与同类算法相比耗时较短。因此该算法具有快速性、稳定性等优点,且配准精度较高,有很好的实用价值。     

基于改进蚁群算法和互信息的多光谱图像的配准

基于互信息的配准算法有精度高,自动化程度高,不需要对图像进行预处理等优点,已经被大量应用于多光谱图像配准中.但是在计算互信息时,出现了很多局部极值,这就为目标函数的寻优过程带来了很大的困难.提出了一种基于蚁群算法的配准参数寻优方法,改进蚂蚁在每层节点间的转移准则以及全局信息素的更新策略.实验证明,此方法不需要人工干预,对参数的初始值没有依赖性,配准成功率高.     

基于图像配准的混合遗传FCM算法研究

针对目前图像变化检测的相关研究,提出一种新的算法:基于SAR图像配准的混合遗传FCM算法.算法主要分为4个步骤.第一步,利用Harris算法和SIFT算法对两幅图像进行匹配,证明它们是同源不同时相的图像.第二步,利用两种不同变化检测方法提取初步差异图像.第三步,利用PCA方法对差异图像进行降维处理.第四步,利用混合遗传FCM算法对特征矢量空间进行分类,并将分类结果与参考差异图像进行比较,获得变换信息.采用渥太华地区的部分图像作为检测算法的性能的数据库.获得的结果与FCM算法相比较,结果表明,提出的算法具有最高的全局正确率98.10％,算法效果更佳.     

基于积分投影的图像快速配准算法研究

提出了一种基于积分投影技术的抗噪声实时图像配准算法.该算法通过将图像序列中的每一帧图像分别沿水平和垂直方向进行积分投影形成两个积分投影向量,并应用基于梯度的一维平移估计技术处理,从而精确地获取二维空间上的平移量.实验证明,该算法具有较好的抗噪声性能和较小的计算量,尤其适合硬件实时实现.     

基于语义分割的多目标违禁品识别算法

基于深度学习的语义分割算法可以实现安检违禁品自动识别,并获得违禁品的位置、类别及形状信息。但传统的语义分割算法在面对违禁品尺寸不一且目标多样的识别任务时表现较差。针对该问题,本文提出了一种基于语义分割技术的多目标违禁品识别算法。编码阶段,设计使用空洞空间金字塔卷积模块（Atrous Spatial Pyramid Convolution Block, ASPC）,提升网络对于特征图多尺度信息的挖掘能力。同时引入注意力机制,对ASPC模块的特征提取过程进行监督,进一步提升模块的特征提取能力。解码阶段,受U-Net模型启发,采用逐级上采样操作,同时加入1×1卷积实现通道降维,减少计算量,提升模型运行速度。实验结果显示,本文提出的算法在多目标违禁品识别任务中表现良好,平均交并比（mIoU）得分78.62,处理单张图片用时（Time）68ms。      

无人机多光谱成像仪图像的校正及配准算法研究

利用光校参数和软件配准法对无人机多光谱成像仪图像进行校正和彩色合成.多光谱成像仪由3个光电头部组成,它们分别对同一地物的R、G、B谱段成像.基于无人机多光谱成像仪中各光谱段成像光电头部存在的性能差异,需要进行图像配准,才能保证图像合成的效果.具体分析与讨论光校参数法与软件配准法的特点,采用这两种方法进行图像配准,并在此基础上提出采用二者相结合的手段研究进一步的算法,以期达到更好的配准效果.     

基于卷积神经网络的多源遥感图像配准

针对多源遥感图像中噪声多,背景或者局部环境光照造成局部辐射失真容易引起误配的问题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)特征的图像配准算法.利用自建遥感影像集对预训练好的改进的GoogleNet模型进行迁移学习,然后用GoogleNet生成鲁棒性强的深度卷积特征...     

2D/3D多模态医学图像配准算法研究

2D/3D多模态配准在医学影像导航手术中起着重要作用,主要用于提供术前三维图像和术中二维图像的实时信息,帮助医生精准定位病灶,规划手术路径,从而提高手术的安全性和效率。提出了一种2D/3D多模态医学图像配准算法,首先利用Swin Transformer优秀的特征提取能力,构建了初始姿态估计模型,实现姿态参数的快速预测;接着,为了提升整个配准方法的鲁棒性,引入基于Grangeat关系的粗配准方法;最后设计了基于梯度下降的精配准模块,以提升整个配准过程的精确性,且在该模块将Sobel微分算子与归一化互相关结合,提升了参数优化过程中的灵敏度。实验结果表明,所提配准方法在正位和侧位配准中的误差满足配准要求,配准成功率有显著提升。