科技创新研究国际杂志
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| 沙欣R.Mahajan一号P.H.Zope2S.R.Surorkar3 一号M.E.Student,E&C,SSBT,CED,N.M.U.Jalgaon,Maharashtra 2Ast.Prof,E&CSSBT,CECNMUJalgaon印度马哈拉施特拉 3Ast.Prof、E&C、SSBT、CECNMUJalgaon印度马哈拉施特拉 |
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医学图像分割应用图解分割法从医学图像中提取解剖结构提案中对现有医学图像分割法进行审查显示复杂X射线图像多骨结构分割研究不力引出拟议研究题目:X射线图像骨结构分割阿特拉斯分割法解决复杂分割问题大有希望基于地图集分割CT和X射线图像的初步工作显示,这种方法可提供强健精确方法自动分割x射线图像使用先进技术提高创伤环境诊断速度和精度是最常用应用整形外科医生可使用这些工具对齐,如臀部和骨折插针,省时无需重新定位病人或成像设备现今工具使我们有可能以方便经济方式创新提取人体信息通过硬件和软件提供的持续进步要求开发新技术和增强现有技术众所周知的事实是,没有常用方法可用于分析或处理人体所有部分,技术单面向每个部分基于此需求,本文聚焦人体解剖骨部分
关键字 |
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| X光片、Fracure、Tibia和Diaphysics | ||||||||||
导 言 |
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| 存在多类X射线图像,如正常X射线图像、动画图、x射线显像图像、X射线图像和含氟图像等正常X射线图像是医生诊断和治疗骨病最常用成像模式X射线图像使用实例如下: | ||||||||||
| 断裂诊断和处理X射线图像最常用于断裂诊断,因为这是医生研究骨关节伤害的最快速最便捷方式[2] Doctors通常使用X射线图像判定骨折是否存在和骨折位置恢复过程中,医生还使用X射线图像判定受伤骨和关节是否恢复 | ||||||||||
| 骨密度测量骨密度度量骨头中的钙含量一般来说,骨矿密度比正常水平低得多的人更有可能骨折骨密度计不表示骨折是否存在,但可预测骨折发生风险 | ||||||||||
| hip替换hip置换医疗程序用金属移植取代hips关节,并用塑料或金属与塑料杯替换hips套接合Hip替换外科X射线图片 | ||||||||||
| 在所有医学应用中,X射线图像骨折是计算机辅助诊断、外科和处理的一个重要步骤。医学图像分割有三种通用方法,即人工分割、半自动分割和自动分割都站得住脚人工分割域专家是最精确但费时的半自动分割需要用户提供小量输入以方便精确分割自动分割不要求用户输入,因此获取准确结果难度大得多。然而,在许多应用中,涉及多图象,这是唯一实际可行的方法。因此,本研究的主要焦点是自动分割 | ||||||||||
| tibia感兴趣的区域是 Diaphyss区域图1显示Tibia骨折样本一二 | ||||||||||
二.图像增强 |
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| A.对比度增强 | ||||||||||
| 增强原始图像对比度的各个部分间,基本思想是提高图像处理灰度动态范围,即通过提高实现值间两个动态范围的强度提高原图像matlab模拟结果取自图2显示图像对比增强 | ||||||||||
| .b.单态滤波 | ||||||||||
| 单态过滤器位于频域内,而图像亮度压缩并对比图像增强法光反射模型图像作为频域处理基础,使用范围并增强光度压缩对比实现图像增强从此图像像素矩阵不仅可以表示,还可以显示光反射组件,即[6] | ||||||||||
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III.SEGMENTATION |
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| 本节描述波子变换技术 特征提取 个人骨像素图像分解和特征提取应用Haar变换图像纹理可定义为相邻灰度空间分布特征图像区域纹理被视为相似或常数,如果局部属性不变并趋向慢变并大约周期化。分治过程简单比较组成运算符特征、对比度和NxN大小的能量,从波子变换4x4横向和垂直获取离散波变换使用最常用1级分解Haar变换单函数通过推算和翻译生成哈尔变换结果四带,即低压、高压、高压和低频带低低能区拥有大部分能量,高能区拥有最少能量高压低频带包含边端细节构件运算矩阵特征、能量和对比度使用方程(1)和(2)计算 | ||||||||||
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| 结果组成新特征矩阵从此,新差像素矩阵通过计算水平方向和垂直方向之差构建分割带跨纹理边界组成艺人或假点可能出现使用简单循环平均滤波清除这种方法将图像分解成统一圆平均滤波,其尺寸为人工直径输入之后图像重构阈值使用增强图像处理法计算骨架化过程使用,通过清除隔离像素和清除隔离边界像素清洗厚边缘注意确保图像除像素时不分解X射线图像中骨结构自动分割问题可编译为图集非硬化登记目标X射线图像 | ||||||||||
| 问题配方: | ||||||||||
| let M = {mi}表示地图集中整个参考骨结构, mi = {pij}表示全结构中单个骨架通过关节连接,pij表示控制点定位于bonemi二维联合角骨质mv表示s表示pij的形状信息C={qj}表示图像边缘点集,包括骨架轮廓边端点和其他噪声点,如身体组织轮廓边框和噪声边框等骨结构轮廓上的某些点可能不是C级,因为它们不是显性边端点-图像-问题输出MQQMimi={pij}表示变形轮廓控点输入X光图像总包含骨盆全前视图不同病人的成像姿势可能不同,但骨骼显示在输入图像中[9] | ||||||||||
| 表示相似性变换,表示连接mv,D表示变形函数可将pi移到新位置,并表示通信函数从M转C目的是查找t、A、D和f,使全误差E最小化 | ||||||||||
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四. Foreste设计 |
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| 复杂问题x射线图像骨结构分解可分解成数子问题如下 | ||||||||||
| 开工特征选择 在此步骤中,应选择稳定特征以获取地图集点与目标图像点之间的正确对应这是一项重要的第一步,将影响下列步骤的结果。 | ||||||||||
| 二叉基于以上步骤所发现特征,全局对齐将确定地图集与图像在缩放、旋转和翻译方面的粗对齐步对整骨结构执行此外,还应考虑到连接骨骼间的连接 | ||||||||||
| 3级局部精化局部化精确注册地图集轮廓至骨架边界需要计及骨骼的表达和形状[4]研究计划解决每一个子题 并整合算法 | ||||||||||
| 骨折检测技术可松散划分为分类基础和变换基础方法检测股骨断裂单个分类器往往互为补充,综合法大大提高精度和灵敏度[10]Hough变换识别骨折也证明有优势Hough变换技术(Duda和Hart, 1972年)是图像分析、计算机视觉和数字图像处理中的特征提取技术关乎直线识别 任意形状定位 多圆或省略Hough变换重要案例是线性变换检测直线对比检测直线的其他算法,Hough变换可使用图像查找并连接段图像空间线映射到参数空间点相似地,图像空间的每个像素转换为参数空间参数化曲线参数空间中每个变点都被视为候选线并积存到相容单元格中。[7,8] 最后,选择带局部最大分数的单元格,并使用参数坐标表示图像空间中的线段Hough变换技术的主要长处是它容缺特征边界描述并相对不受图像噪声影响使用Hough变换引入计算复杂性,转而延缓特征提取和断裂检测过程 | ||||||||||
六.结论 |
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| 提案中提出了对普通医学图像分割算法的彻底审查,特别是基于地图集医学图像分割算法和X射线图像分割算法泛分解算法分为六类,即阈值模型、区域模型、边缘模型、图表模型、分类模型和变换模型除变形模型外,它们通常对单个像素或局部图像补丁工作,对噪声非常敏感。可变形模型通过将连接轮廓与图像特征(通常是边缘)相匹配分解因此,他们对噪声不敏感 | ||||||||||
| 从视觉结果可以看出,提议的算法产生比传统区域生长主动轮廓算法更好的分治结果组合波子和形态变换算法的拟议方法改进了现有系统并可用于其他骨像分析算法未来分析断裂检测效果 | ||||||||||
启蒙 |
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| 宝贵的讨论和从Assit的适当建议PHZOPE教授S.R.SURALKARSir和SSBT所有高级院系数以百万计的感谢所有朋友 支持我研究 | ||||||||||
表一览 |
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图一览 |
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引用 |
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