检索结果-南通市图书馆

基于多损失混合对抗函数和启发式投影算法的逼真医学图像增强方法

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数据采集与处理 2023年第5期38卷 1104-1111页

作者：王见成楚凡陈芳南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

早期发现新冠肺炎可以及时医疗干预提高患者的存活率,而利用深度神经网络(Deep neural networks,DNN)对新冠肺炎进行检测,可以提高胸部CT对其筛查的敏感性和判读速度。然而,DNN在医学领域的应用受到有限样本和不可察觉的噪声扰动的影响... 详细信息

早期发现新冠肺炎可以及时医疗干预提高患者的存活率,而利用深度神经网络(Deep neural networks,DNN)对新冠肺炎进行检测,可以提高胸部CT对其筛查的敏感性和判读速度。然而,DNN在医学领域的应用受到有限样本和不可察觉的噪声扰动的影响。本文提出了一种多损失混合对抗方法来搜索含有可能欺骗网络的有效对抗样本,将这些对抗样本添加到训练数据中,以提高网络对意外噪声扰动的稳健性和泛化能力。特别是,本文方法不仅包含了风格、原图和细节损失在内的多损失功能从而将医学对抗样本制作成逼真的样式,而且使用启发式投影算法产生具有强聚集性和干扰性的噪声。这些样本被证明具有较强的抗去噪能力和攻击迁移性。在新冠肺炎数据集上的测试结果表明,基于该算法的对抗攻击增强后的网络诊断正确率提高了4.75%。因此,基于多损失混合和启发式投影算法的对抗攻击的增强网络能够提高模型的建模能力,并具有抗噪声扰动的能力。

关键词：医学图像增强对抗性攻击多损失混合启发式投影法攻击迁移性

基于剪切波域改进Gamma校正的医学图像增强算法

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光电子．激光 2017年第5期28卷 566-572页

作者：周飞贾振红杨杰 Nikola Kasabov 新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240 新西兰奥克兰理工大学知识工程与发现研究所

为了解决医学图像在采集和传输过程中引入噪声和干扰导致图像质量恶化从而严重影响医学诊断的问题,提出一种基于剪切波(shearlet)域改进Gamma校正的图像增强方法。首先,通过剪切波变换,把图像分解成高频部分和低频部分;其次,用改进的Ga... 详细信息

为了解决医学图像在采集和传输过程中引入噪声和干扰导致图像质量恶化从而严重影响医学诊断的问题,提出一种基于剪切波(shearlet)域改进Gamma校正的图像增强方法。首先,通过剪切波变换,把图像分解成高频部分和低频部分;其次,用改进的Gamma校正处理剪切波分解后的低频部分以调整图像的整体对比度,采用改进的自适应阈值函数对高频部分进行去噪;最后,把剪切波反变换的重构图像进行模糊对比增强,以突出图像的细节信息。实验结果表明,本文算法的峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和绝对均值差(MAE)优于其他对比算法,尤其是PSNR的提升更加明显。这些客观指标说明,本文算法不仅能有效地抑制噪声,而且能明显改善增强对比度。从主观方面观察,本文算法与其他算法相比,能获得更好的视觉效果。

关键词：医学图像增强剪切波变换 Gamma校正自适应阈值模糊对比度

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医学图像增强算法研究

医学图像增强算法研究

作者：陈韵竹南京理工大学

学位级别：硕士

随着医学影像技术地不断蓬勃发展,数字医学图像逐渐成为了医学信息解析和传递的主要媒介。随之产生的大量医学图像、数据在计算机的高速处理下不仅可以提高医院救助效率也可以满足实时性要求。现如今,医学图像处理和分析在对疾病的成像... 详细信息

随着医学影像技术地不断蓬勃发展,数字医学图像逐渐成为了医学信息解析和传递的主要媒介。随之产生的大量医学图像、数据在计算机的高速处理下不仅可以提高医院救助效率也可以满足实时性要求。现如今,医学图像处理和分析在对疾病的成像诊断中起到辅助医生确定病变局域的重要作用。由于人体的组织结构错综复杂,在成像过程中不免受到各种设备噪声或X射线散射等不良因素影响,从而导致医学图像普遍存在对比度低、动态灰度范围窄、光照分布不均匀、边缘界限不清晰等问题,这将影响诊断结果的准确性。所以,医学图像增强技术在医学领域的应用有着不可或缺的重大意义。本文研究了几种广泛使用的图像增强算法,并将其应用于医学图像,总结增强效果及出现的问题,并在此基础上进行了改进,利用多个数据集进行了验证,主要研究内容如下:(1)将广泛使用的图像增强算法,如直方图均衡化、基于小波变换的图像增强算法、Retinex算法等,应用到医学图像增强中,分析其效果。(2)研究了三种基于变分思想的Retinex算法框架模型,每种方法对于光照分量和反射分量中引入的正则化先验约束各不相同。(3)针对常见图像增强算法中出现的“光晕伪影”、边缘不清晰等问题,结合医学图像特点和光照估计模型提出一种基于Canny算子加权引导滤波的Retinex算法(CWGFR)。首先,利用Canny边缘算子准确估计加权引导滤波器的边缘权重;其次,通过加权引导滤波器对光照进行估计,从而得到入射光分量;最后,根据Retinex算法原理计算出反射光分量从而得到输出图像。对比实验结果表明,本文算法不仅在改善图像对比度方面表现良好,更具有边缘保持特性,能够凸显图像细节信息,有效消除“光晕伪影”现象。(4)针对常见图像增强算法存在的“过增强”现象和对特定医学图像不具有通用性等问题,本文又提出一种新的基于环绕抑制机制的变分Retinex算法(SSVR)。本文算法模仿人类视觉系统,利用具有抑制纹理信息的环绕抑制机制保留边缘信息,加强正则化约束平滑亮度均匀区域,并用分裂Bregman迭代法加速求解。最后将本文算法与多种增强算法在不同数据集上进行对比实验,增强效果突出。

关键词：医学图像增强 Retinex理论加权引导滤波环绕抑制机制变分Retinex 边缘感知

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医学图像增强在“软读片”中的应用

医学图像增强在“软读片”中的应用

作者：李文兴郑州大学

学位级别：硕士

随着计算机网络技术和数字化技术的发展,PACS （Picture Archiving and Communication Systems）系统已经大量涌入医院,推动了屏幕诊断代替胶片诊断的进程。PACS的大量应用导致两个问题：一方面是在图像的获取传输阶段的噪声影响;另一... 详细信息

随着计算机网络技术和数字化技术的发展,PACS （Picture Archiving and Communication Systems）系统已经大量涌入医院,推动了屏幕诊断代替胶片诊断的进程。PACS的大量应用导致两个问题：一方面是在图像的获取传输阶段的噪声影响;另一方面大多医院出于对成本的考虑,影像工作站的屏幕都采用了普通显示器,导致影像在终端上显示质量退化问题。然而,图像在屏幕上的显示效果直接影响到医生的诊断,通过分析图像的获取过程和在终端屏幕上显示的过程,主要从两方面进行了图像增强,即去噪增强和细节边缘增强,以使得普通显示器达到医疗专用显示器的显示效果,减少医生的误诊和漏诊。针对医学影像获取中的噪声问题,本文在多种滤波算法的比较基础上,提出了一种新的去除Poisson噪声的算法,该算法引进了一个自适应因子,克服了传统阈值去噪的缺陷,即阈值不能随着局部小波系数的波动而变化,并且用Haar小波来估计Poisson分布的局部方差,同时利用平稳小波变换来避免Gibbs震荡问题。实验结果表明,本文提出的方法在抑制噪声和保持边缘的同时,取得了较好的视觉效果和更高的PSNR值。针对医学影像显示质量退化问题,本文提出一种在软读片中的高清晰显示技术。我们首先把不同种类的医学图像都变成10bit数据,通过压缩动态范围来提高病症区的对比度,设计出不同种类的滤波器来抽出不同的诊断特征,然后使用改进的反锐化掩膜法进行了分离噪声和边缘,最后通过图像融合技术得到增强后的图像。实验仿真结果表明,我们提议的方法可以有效地改进医学图像在普通显示器下的显示效果。

关键词：医学图像增强 PACS 软读片

基于PCNN图像因子分解的X线医学图像增强

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中国图象图形学报 2011年第1期16卷 21-26页

作者：何胜宗刘映杰马义德宋文强邓海波兰州大学信息科学与工程学院兰州730000

提出一种基于人眼视觉特性和改进的PCNN图像因子分解的X线医学图像增强算法。利用一种改进的PCNN图像因子分解算法对图像进行因子分解,得到细节程度由粗糙到精细的一系列图像因子。分别对各层图像因子平滑滤波获得图像因子增益矩阵,根... 详细信息

提出一种基于人眼视觉特性和改进的PCNN图像因子分解的X线医学图像增强算法。利用一种改进的PCNN图像因子分解算法对图像进行因子分解,得到细节程度由粗糙到精细的一系列图像因子。分别对各层图像因子平滑滤波获得图像因子增益矩阵,根据图像因子的局部对比度是否达到由人眼视觉特性得到的对比度阈值进行自适应调节增益矩阵,对每层图像因子增强后重构即可得到增强图像。经过对不同X线医学图像进行实验仿真,并对比一些常用图像增强算法,取得了较好的增强效果。

关键词：脉冲耦合神经网络图像因子分解医学图像增强人眼视觉特性

一种基于二维离散小波变换的医学图像增强算法

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计算机工程与应用 2006年第7期42卷 227-229页

作者：侯艳芹李均利魏平陈刚宁波大学数字技术与应用软件研究所宁波315211 浙江大学计算机学院杭州310027

噪声是影响医学图像质量的最重要的因素之一。去除噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。传统的图像增强方法在改善图像视觉效果的同时还存在噪声过增强问题,不适于医学图像增强。针对这种情况,文章提出了基于二维离... 详细信息

噪声是影响医学图像质量的最重要的因素之一。去除噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。传统的图像增强方法在改善图像视觉效果的同时还存在噪声过增强问题,不适于医学图像增强。针对这种情况,文章提出了基于二维离散小波变换的医学图像增强算法。在多尺度分析基础上,该算法对小波分解得到的低频子带图像采用两步提升法进行对比度增强处理,而对小波分解得到的不同方向上的小波系数进行不同程度的去噪并增强。实验结果表明,该方法在提高医学图像对比度改善图像质量的同时有效地解决了传统算法中难以克服的噪声放大问题。处理后的图像更利于医生进行分析诊断和医学影像的后续处理。

关键词：小波变换医学图像增强多尺度分析

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基于局部直方图重分布的医学图像增强方法

光电子．激光 2004年第7期15卷 877-880页

作者：张利平黄廉卿中国科学院长春光学精密机械与物理研究所虚拟部长春130033

提出一种基于局部直方图重分布的医学图像增强法(LHR),该方法实现简单、执行速度快,而且能够有效地增强医学图像对比度。通过与常规增强方法相比较,该方法处理图像更加清晰并且能够有效地抑制噪声。

关键词：医学图像增强局部直方图重分布对比度 AHE CLAHE

一种层级模糊隶属度的X射线医学图像增强算法

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计算机应用与软件 2014年第8期31卷 209-212,333页

作者：李策周雁楠欧阳诚苏兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049

X射线医学图像存在不同程度的边缘模糊以及对比度低等缺点,严重影响了医学图像细节质量,亦常导致医生对病灶的误判与漏判。传统的医学图像增强算法主要针对单一尺度下的边缘消噪增强以及对比度增强而展开,在抑制噪声的同时也削弱了图像... 详细信息

X射线医学图像存在不同程度的边缘模糊以及对比度低等缺点,严重影响了医学图像细节质量,亦常导致医生对病灶的误判与漏判。传统的医学图像增强算法主要针对单一尺度下的边缘消噪增强以及对比度增强而展开,在抑制噪声的同时也削弱了图像的细节部分。针对这一问题,提出一种层级模糊隶属度的X射线医学图像增强算法。所提算法首先采用拉普拉斯金字塔方法将图像分解为多尺度下的子图像,然后对其分层计算模糊隶属度并实现多尺度下的图像加权增强与重构,最后利用双边滤波器对图像实施保边去噪,实现对X射线医学图像的有效增强。与传统方法的实验对比结果表明,所提算法对X射线医学图像具有较强的增强效果,具有一定的理论和实际应用价值。

关键词： X射线图像医学图像增强拉普拉斯金字塔模糊隶属度双边滤波

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基于Radon变换的医学图像增强方法

微电子学与计算机 2006年第5期23卷 12-14页

作者：田沄徐亮张琦薛耿剑郝重阳西北工业大学电子与信息工程研究所陕西西安710072 黄淮学院计算机科学系河南驻马店463000

提出了一种基于Radon变换的医学图像增强方法,该方法不仅实现简单,而且能够有效地增强医学图像对比度。通过与常规方法相比较,该方法处理图像更加清晰并且具有较强的鲁棒性。

关键词：医学图像增强 Radon变换增强算子