基于Web的医学图像处理系统的设计

为了更方便地集成医学图像处理算法,通过分析医学图像处理的特点和结合临床应用的基本需求,文中设计了一套基于Web的医学图像处理系统。该系统主要基于Python语言、Kotlin语言、TypeScript语言、Spring Boot框架、Celery框架和DICOMWeb规范开发,通过将处理任务分解为计算作业实现人工介入操作,并通过对计算作业进行合理的分组实现算法运行环境的隔离。该系统具有易扩展、易部署、易维护和可伸缩的优点,可以方便地构建需要人工介入的医学图像处理任务,在算法足够成熟的时候也能够快速将该流程完全自动化。     

基于特征累积的语义分割网络设计

语义分割是一种像素到像素的图像分类任务。而现有方法在处理此类问题时,往往忽略了不同图像之间类别分布的相似性。因此,该文提出了一种基于特征累积的语义分割网络,能够在训练的过程中,使用动量累积的方式,根据每张图像上不同的类别特征,拟合整个数据集的特征分布。除此之外,为了适应通用数据集中复杂的自然环境,该网络尝试对同一类别的特征聚类进行更深层次的划分,并且取得了较好的效果。与同样使用特征通道信息的OCRNet相比,使用ResNet作为骨干网络的情况下,该模型在Pascal Context数据集上平均交并比（mIoU）和平均准确度（mAcc）分别可以提升0.34%和0.64%;实验证明了这一优势在不同数据集、不同骨干网络中同样存在。     

粒子群优化的自适应区间二型模糊聚类算法

针对区间二型模糊聚类算法对聚类中心和模糊指数敏感的问题提出粒子群优化的自适应区间二型模糊聚类算法（PSO-AIT2FCM）。利用高斯滤波函数对获得的统计直方图做平滑处理,同时设计波峰与聚类中心的对应规则精准地确定聚类中心。构造新颖的融合直觉模糊信息的目标函数,通过类内紧致和类间分离两个方面的信息共同判断聚类效果。利用粒子群优化算法优秀的全局搜索能力在可行域内寻找合适的模糊指数组合。将该文算法应用于Berkeley图像分割中,实验结果表明该算法能够有效地确定聚类中心和模糊指数的组合并得到良好的分割结果。     

安防镜头内部疵病的检测技术研究

镜头内部光学元件存在气泡、杂质和划痕等疵病,会严重影响安防镜头光学系统的成像性能.提出了一种新型安防镜头内部镜片疵病的检测方法.在暗场环境下,分别利用背光灯和环形灯对待测镜头进行照射,再使用物方远心镜头成像到高分辨率CMOS探测器,正面拍摄获取待测镜头的疵病图像.测试结果表明,该系统测量安防镜头疵病准确率为98％,对于...     

一种面向口腔移植骨分割的SA-UNet网络

在牙齿种植治疗中,口腔移植骨分割对于辅助医生诊断有重要参考价值。口腔CBCT图像具有对比度较低,移植骨边缘模糊等诸多特征,严重制约着现有深度分割网络的应用。研究以U-Net为基准网络,通过设计一种新颖的轻量级Sharp-Attention模块,提出了一种改进的SA-UNet网络模型。具体地,在Sharp模块中,带锐化卷积核的Depthwise卷积操作通过锐化浅层特征以加强特征细节。CBAM模块提升模型对于图像低层信息的关注度。进而,采用新型联合损失函数,缓解样本比例失衡带来的影响。最后,在口腔移植骨数据集上验证了模型的有效性。在模型复杂度方面,与基准网络U-Net相比,在几乎没有增加计算开销的情况下,图像分割精度得到了有效的提升;在分割精度方面,与现有的主流医学分割模型对比,在IoU、Dice系数、Hausdorff距离三个评价指标上的表现最佳,得分达到了0.866 5、0.926 2、0.509 2。     

基于多重注意力机制的多模态脑肿瘤图像分割

本文提出了一种新型的多模态脑肿瘤图像分割方法,该方法将3种注意力机制与传统U-Net模型相结合,从三维多模态MRI医学图像中分割脑肿瘤。所提出的模型分为编码器、解码器、特征融合和瓶颈层4部分,各采用不同的注意力机制,增强了多模态信息提取能力。在特征融合部分,提出了一种新的注意力模块—注意力门控传播模块(AGPM),该模块将通道注意力和注意力门结合起来,沿通道维度和空间维度依次推断注意力映射;瓶颈层部分,在卷积层之间应用了一个多头自注意力层(MHSA)来增强感受野。此外,在模型的瓶颈层部分加入了一种新的注意力模块—多头特征增强模块(MHFEM),来补充多尺度信息。通过在BraTS2020数据集上的实验结果,表明了所提模型的有效性。     

瘢痕疙瘩术后放射治疗的临床分析

目的：探讨瘢痕瘤切除术后放射治疗中采用不同分割方式的疗效。方法：回顾性分析1998年1月至2003年1月间86例瘢痕瘤切除术后在我科行放射治疗患者的疗效,按分割方式分为A组：12-15GY／2-3次。一周内完成。B组：12-15GY／3-5次。一周内完成。C组：12-15GY／6-8次,两周内完成。均于术后24小时开始放疗。结果：A、B、C组局部控制率分别为96．00％、90．00％、83．87％。组间比较均无统计学意义（P均〉0．05）,PAB=0．16;PAc=0．07;PBC=0．15。结论：瘢痕瘤术后放射治疗的总剂量以10-20GY为宜,分割方式对疗效无明显影响。     

基于窗帧差的镜头边界系数模型及其应用

针对视频结构分析提出了一种新的镜头边界系数模型.首先,按照特定的计算方法计算当前帧的窗帧差,使得窗帧差在镜头内与镜头边界呈现不同的特征;然后,采用相应的镜头边界检测算子计算镜头边界相似系数,镜头边界相似系数越大,则该帧越可能是镜头边界;最后,为了提高镜头边界相似系数的检测能力,根据镜头边界相似系数定义了镜头边界系数.镜头边界系数具有良好的特性,可以单独检测镜头边界,也可以与传统的镜头边界检测方法相结合,为镜头边界检测提供了一种鲁棒的框架.实验结果表明,基于镜头边界系数模型的镜头边界检测方法能明显改善镜头边界检测结果.     

基于模糊粗糙集的新闻视频镜头边界检测方法

镜头边界检测是实现基于内容的视频检索的一个重要步骤.为了将视频分割成镜头,现有的方法大都是首先提取大量的特征然后构造相异性测度函数.然而,太多的特征就会降低算法的效率.因此,有必要对镜头边界检测的规则进行特征约简.本文将粗糙集中的属性重要性和模糊粗糙集中的分类精度相结合定义了模糊粗糙算子,并构造了相异度检测函数.最后给出了镜头边界检测的一般性规则.由于本文检测方案的自适应性,因此适合于各种类型的新闻视频.用来自中央电视台的3个多小时的新闻视频所做的镜头边界检测实验获得了95.4%的查全率和96.1%的准确率.     

基于Chan-Vese模型的树形结构多相水平集图像分割算法

由于Chan-Vese(C-V)模型通过单个水平集的符号将待分割图像划分为目标和背景两个部分,所以当图像的多个目标的轮廓成多连接时,C-V模型将无法表示.为了解决C-V模型在表示目标轮廓上的局限,提出了基于C-V模型的树形结构多相水平集算法.关键策略是通过改变图像背景,使得水平集在新图像上重新收敛;核心技术是依据同时明度对比提出的背景填充技术;算法流程采用多水平集串行收敛方式实现多相分割(n-1次收敛可以实现n相分割,n＞1).实验结果表明,本算法可以表示复杂的区域连接情况(n相分割最多可以表示n连接情况),能够实现多目标分割(n相分割可以实现n-1个目标分割),特别适合于目标中含有子目标的图像.