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近日，由中国科学院苏州生物医学工程技术研究所研发，依托苏州国科康成医疗科技有限公司注册的医学影像处理软件“康成睿视”成功获得江苏省药品监督管理局颁发的《医疗器械注册证》（注册编号：苏械注准20222211685）。
针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题,提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet transform,DT-CWT)提取超声医学图像6个方向的高频特征信息;其次,为关联目标的弱特征信息并抑制统计独立的高频噪声,构建了复小波域混合概率图模...
2019年10月19日-20日，由中国图象图形学学会（CSIG）主办、CSIG医学影像专委会承办的“2019第一届医学影像计算和人工智能研讨会”在浙江杭州成功召开。本次会议围绕医学图像分析、人工智能和临床应用问题进行讨论。会议主题包括：图像分析、磁共振成像、医学图像分割以及其优化问题、数学建模和人工智能应用发展前景。
第四届医学图像计算青年研讨会在上海交通大学举行（图）
第四届 医学图像计算青年 研讨会
2017/7/21
2017年7月15-16日，第四届医学图像计算青年研讨会（MICS 2017）在上海交通大学举行。MICS是国内医学图像领域规模最大的学术会议之一，本次研讨会由上海交通大学联合复旦大学、上海大学等单位承办。会议吸引了海内外近700名医学图像领域的专家学者、企业精英及研究生等齐聚上海交通大学徐汇校区文治堂，探讨人工智能时代背景下，医学图像计算理论及技术创新、智能产品开发与医疗临床需求的互相促进和转化...
一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法
医学超声图像 斑点噪声 各向异性扩散
2014/1/7
斑点噪声是超声成像机制引起的固有噪声形态,它给超声图像的特征提取、识别和分析造成了困难.基于各向异性扩散方程的滤波技术能够有效地抑制斑点噪声，提出了一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法，该方法改进了林石算子,设置了扩散门限,并将各向异性扩散方程的常规扩散方向扩展为8方向.仿真医学超声图像降噪实验表明了该方法的滤波和保边性能都明显优于经典的PM方程和林石算子，而该方法在实际医学超声图像降噪...
基于Hadoop的海量医学图像检索系统
医学图像 检索算法 Brushlet变换 局部二值模式 分布式系统
2014/2/18
为了提高海量医学图像检索效率，针对单节点医学图像检索系统的缺陷，提出一种基于Hadoop的海量医学图像检索系统。首先采用Brushlet变换和局部二值模式算法提取医学示例图像特征，并将图像特征库存储于Hadoop分布式文件系统(HDFS)；然后采用Map将示例图像特征与特征库的特征进行匹配，采用Reduce接收各Map任务的计算结果，并按相似度大小进行排序；最后根据排序结果找到医学图像的最优检索结...
基于超球体多类支持向量数据描述的医学图像分类新方法
乳腺X光图像 多类支持向量数据描述 灰度共生矩阵 核主成分分析
2014/2/24
针对乳腺X光医学图像多分类问题中训练速度比较慢的问题，提出超球体多分类支持向量数据描述(HSMC-SVDD)分类算法，即把超球体单分类支持向量数据描述直接扩展到超球体多分类支持向量数据描述。通过对乳腺X光图像提取灰度共生矩阵特征；然后用核主成分分析(KPCA)对数据进行降维；最后用超球体多分类支持向量数据描述分类器进行分类。由于每一类样本只参与构造一个超球体的训练，因此训练速度明显提高。实验结果表...
医学图像分割中的期望最大化(EM)算法在求解混合模型参数时存在局限性。为此，提出一种模糊约束的混合模型图像分割算法。该算法以像素的独立性假设为前提，在采用EM算法对模型参数进行求解的过程中，通过模糊集合论方法，引入像素空间信息。实验结果表明，该算法没有引入新的模型参数，能够保持独立混合模型的简单性，且具有自动模型选择能力，可以获得较理想的分割结果。
为了实现脑部多模医学图像配准，提出了一种基于混合优化算法的配准方法。该算法采用遗传算法中的杂交思想改进了混沌粒子群算法，并用最大互信息测度对脑部MRI及CT图像进行配准。该改进算法可有效地避免优化算子陷入局部极值，而且算法收敛快。实验结果证明了提出的基于遗传思想的改进混沌粒子群优化算法对多模医学图像配准具有有效性。
针对基于混合模型的图像聚类质量易受混合模型参数初始值的影响，提出一种遗传K-均值初始化的t混合模型医学图像聚类方法。该方法构建一种医学图像的t混合模型，将遗传算法与K-均值算法相结合，实现对医学图像的初始划分，从而获得混合模型的初始参数，有效克服混合模型对参数初始值选择的敏感性问题，用EM算法多次迭代估计t混合模型参数；最后根据得到的混合模型对医学图像进行聚类。实验表明，该方法实现了医学图像较精准...
针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题，将医学图像融合与粒度计算相结合，从粒度的角度研究医学图像融合技术，提出基于相容粒度空间的医学图像融合算法。该算法通过将待融合源图像进行小波变换，然后对小波系数构造多层次的相容粒度，最后选择合适的层次进行粒度融合并进行小波逆变换形成最终的融合图像。实验结果表明，该算法在MRI与MRA的图像融合中是有效的。
特征级数据融合在医学图像检索中的应用
主元分析 图像检索 特征提取 医学图像
2010/3/1
医学图像检索的效果很大程度上取决于特征提取的优劣。针对医学图像的自身特点，采用直方图、Gabor小波、不变矩三种典型方法分别提取了颜色、纹理、形状三类特征，然而将各种方法提取的特征直接用于图像检索效果并不理想。为此，提出了基于主元分析的特征级数据融合算法，避免了不同特征间数值上的悬殊对分类的影响，同时还达到了特征降维、去除特征间冗余的目的。实验结果表明，融合后的特征能更好地表达医学图像的内容，在医...
改进的结构相似医学图像质量评价方法
医学图像质量评价 结构相似度（SSIM） 梯度方向 人眼视觉系统
2010/1/22
医学图像质量评价从基本方法上和普通图像评价是相同的。基于人眼视觉系统的图像质量客观评价一直是图像处理领域的研究热点。Zhou Wang等人提出了著名的客观质量评价方法：结构相似度（SSIM），它的理论基础是人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息。其评价性能优于PSNR（或MSE）。但是SSIM评价模糊失真类的图像准确性较低。在深入研究SSIM算法的基础上，提出一种改进SSIM算法：基于梯度...