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高分辨率医学超声影像工作站关键技术研究

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论文说明:符号说明

第一章 绪论

§1.1 课题背景

§1.2 超声影像工作站的系统构成

§1.3 高分辨率超声影像

§1.4 图像处理软件

§1.5 小结

第二章 准备知识

§2.1 数字图像处理

§2.1.1 超声成像

§2.1.2 数字化处理

§2.2 数学模型

§2.2.1 线性扩散

§2.2.2 非线性扩散

§2.3 小结

第三章 几何驱动的高分辨率超声图像增强

§3.1 超声图像去噪和边缘增强:导数驱动的各向异性扩散方程

§3.1.1 算法提出

§3.1.2 模型分析

§3.1.3 算法实现

§3.1.4 实验结果

§3.2 超声图像放大和边缘增强:加权双向扩散方程

§3.2.1 算法提出

§3.2.2 模型分析

§3.2.3 算法实现

§3.2.4 实验结果

§3.3 小结

第四章 可视化程序设计

§4.1 概述

§4.2 创建GUI对象

§4.3 独立运行

§4.4 小结

结束语

附录

参考文献

致谢

学位论文评阅及答辩情况表

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摘要

近年来,随着信息时代特别是数字时代的来临,医学影像存储与通信系统(Picture Archiving and Communication System,PACS)迅速发展,数字影像诊断模式成为医生诊断和治疗的重要辅助手段.其中,医学超声影像技术以其安全、快速、实时和价格低廉等优点在医疗的诊断、术前计划、治疗、术后监测等各个环节中发挥着巨大的作用.
   早期医学影像设备产生的图像格式各不相同,医院各个科室之间的图像标准也各不相同,甚至于各个地区之间都是有区别的.诊断图像不能在不同环节之间相互传递,直接影响了对病人的诊断和治疗,也造成了医学研究发展的缓慢.为此,1996年,美国放射学会和美国电气制造协会(ACR-NEMA)推出了医学数字图像和通信标准(Digital Imaging andCommunications in Medicine,DICOM).这个标准是以TCP/IP为基础的关于通用医学影像文件的格式、通讯和打印的协议,其中DICOM3.0标准,是第一个为全球所接受的医学数字成像通信标准.同时.它也在国内得到了广泛的推广和应用.
   基于DICOM标准的超声影像,由于受成像机理所限,影像清晰度低,目前主要依靠医生临床经验进行诊断,准确率亟待提高.因此,各大医院对于高分辨率超声影像工作站的需求十分迫切.医学影像处理作为医学成像的后处理技术,取得了很大的发展,推动着现代医学诊断深刻的变革.
   本文针对医学超声图像的特点,结合超声图像处理,对高分辨率医学超声影像工作站的关键技术:图像去噪,边缘增强和图像放大等,进行了深入研究.
   首先,系统地分析了医学超声影像工作站的背景,阐述了研究超声影像工作站的重要性和本课题的现实意义.
   其次,介绍了医学超声影像工作站的相关知识,包括超声成像原理、超声图像的格式和特点等.
   接着,在分析了大量的医学超声图像及其图像处理方法的基础上,研究了医学超声图像的后处理技术.介绍了适合于超声图像的处理方法,包括去噪,边缘锐化和放大方法等.在此基础上,结合高分辨率超声影像工作站的要求,我们提出两个新的超声图像分辨率增强方法.
   超声图像去噪和边缘增强.在各向异性扩散方程的大量文献中,扩散率函数g(s)一般选择为关于|▽u|的函数.但是,我们希望结合各向异性和各向同性扩散方程两种模型.在图像的不同区域进行有选择的扩散.因此,我们对g(s)函数进行优化,提出基于导数驱动的各向异性扩散方程,并进行超声图像去噪和边缘增强.
   超声图像放大和边缘增强.经典的放大算法,只是对于图像像素的插值,在许多情况下,会模糊掉图像细节,也没有去噪的能力,不满足高分辨率超声影像工作站的要求.因此,我们结合双向扩散方程,并利用二阶方向导数控制扩散速度,提出基于双向扩散的超声图像放大算法.
   采用临床上的超声图像进行了大量的实验,通过调整两类算法的参数,我们得到了较好的图像分辨率增强结果.
   最后,我们对于软件实现进行了讨论.可视化程序是超声工作站的一个很重要的方面,在Matlab平台上,利用已经设计好的图像处理算法,设计出可在不同操作系统上独立运行的可视化程序,提供一个人机交互的图像处理界面.进一步完善高分辨率超声影像工作站的功能.在软件实现方面,结合临床实际需求,针对不同科室的需求进行软件的开发,将更有实际应用价值,也足将来软件开发的方向.
   本文的研究来源于以下课题:图像处理中的冲击扩散方程及其数值方法研究(中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室开放课题基金,NO.2006-8);图像处理中的非线性冲击扩散方程及其数值方法(山东省自然科学基金面上项目,NO.Y2006G08);医学图像处理的偏微分方程方法及其数值计算(山东大学数学学院基地教研基金,NO.200809);图像恢复中基于图像分解的自适应正则化方法及其数值计算(中国博士后科学基金面上一等资助,NO.20090460089).

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