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Your conditions: 陈武凡(5)

1. chinaXiv:201806.00157 [pdf]

基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法在低剂量数字乳腺层析成像中的应用

陈美玲; 陶熙; 李华勇; 陈武凡; 张华1
Subjects: Medicine, Pharmacy >> Preclinical Medicine

目的:对投影数据方差的精确建模并结合DBT平板探测系统的噪声相关性构建精准噪声模型下的基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法在低剂量乳腺层析成像图像中的应用。方法首先对投影数据进行量子噪声和电子噪声建模,使以往常用的近似噪声模型精准化,然后构建基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法用于投影数据恢复;最后对处理后的投影数据采用滤波反投影算法进行重建。结果对不同剂量下ACR标准体模数据进行处理得到的重建结果噪声明显降低,细节对比度提高。恢复投影数据的重建图像与原始数据重建图像相比,CNRs和LSNRs提升了约3.6倍。结论对投影数据噪声抑制效果明显,重建DBT图像质量有很大的提升。

submitted time 2018-06-15 From cooperative journals:《南方医科大学学报》 Hits355Downloads213 Comment 0

2. chinaXiv:201806.00190 [pdf]

基于动力学聚类与α散度测度的动态心肌PET图像因子分析

王沛沛; 路利军; 曹双亮; 李华勇; 陈武凡
Subjects: Medicine, Pharmacy >> Preclinical Medicine

目的:建立一种基于动力学聚类与α散度测度的因子分析方法,分析从动态心肌PET图像中无创地提取血输入函数及局部组织的时间活度曲线。方法通过最小化动态图像与因子模型间的α散度将动态PET图像做初步的分解,得到初始因子与因子图像,然后联合PET像素动力学聚类的先验信息解决因子分析模型中解的非唯一性问题,将初始因子与因子图像通过空间变换生成具有生理意义的组织活度曲线及组织空间分布。结果与传统的最小二乘法测度和最小化因子图像间重叠程度约束模型相比,本模型对噪声的敏感性较低,提取出的结果的精确性较高。结论通过选取最优的α值作为因子分析模型的测度,并引入 PET图像像素的动力学聚类信息,能精确地获得血输入函数及局部组织的时间活度曲线,在视觉评价及量化评价均具有优质表现。

submitted time 2018-06-15 From cooperative journals:《南方医科大学学报》 Hits408Downloads260 Comment 0

3. chinaXiv:201801.00603 [pdf]

基于动力学聚类与a散度测度的动态心肌PET图像因子分析

王沛沛; 路利军; 曹双亮; 李华勇; 陈武凡
Subjects: Medicine, Pharmacy >> Preclinical Medicine

目的 建立一种基于动力学聚类与α散度测度的因子分析方法,分析从动态心肌PET图像中无创地提取血输入函数及局部 组织的时间活度曲线。方法 通过最小化动态图像与因子模型间的α散度将动态PET图像做初步的分解,得到初始因子与因子 图像,然后联合PET像素动力学聚类的先验信息解决因子分析模型中解的非唯一性问题,将初始因子与因子图像通过空间变换 生成具有生理意义的组织活度曲线及组织空间分布。结果 与传统的最小二乘法测度和最小化因子图像间重叠程度约束模型 相比,本模型对噪声的敏感性较低,提取出的结果的精确性较高。结论 通过选取最优的α值作为因子分析模型的测度,并引入 PET图像像素的动力学聚类信息,能精确地获得血输入函数及局部组织的时间活度曲线,在视觉评价及量化评价均具有优 质表现。

submitted time 2018-01-25 From cooperative journals:《南方医科大学学报》 Hits1048Downloads487 Comment 0

4. chinaXiv:201712.00821 [pdf]

基于多权重概率图谱的脑部图像分割

张雷; 张明慧; 卢振泰; 冯前进; 陈武凡
Subjects: Medicine, Pharmacy >> Preclinical Medicine

目的 探讨有效地利用图谱的先验信息和待分割图像的灰度与结构信息,得到光滑、准确的分割结果的脑部图像分割方法。方法 利用配准的局部相似性测度、标号图像的距离场、待分割图像的自相似性计算多权重概率图谱,然后对多权重概率图谱进行阈值处理得到最终的分割结果。通过配准的相似性测度加权,保证概率图谱计算的准确性;利用标号图像的距离场加权,引入图谱标号图像提供的位置先验信息;经过待分割图像的自相似性加权,引入了待分割图像提供的灰度与结构信息。结果 对大量脑部MR图像中的海马进行分割实验,并与国际上主流的分割算法进行了比较,对左海马的分割精度提高到87%,对右海马的分割精度提高到87.5%。结论 基于多权重概率图谱的脑部图像分割能有效的提高分割精度。

submitted time 2017-12-07 From cooperative journals:《南方医科大学学报》 Hits398Downloads203 Comment 0

5. chinaXiv:201712.00826 [pdf]

腓肠肌羽状角的超声自动测量

潘庆亚; 陈朝宏; 王青; 黄庆华; 陈武凡; 冯前进
Subjects: Medicine, Pharmacy >> Preclinical Medicine

目的 本文提出腓肠肌羽状角的一种基于超声射频信号的互相关自动测量方法。方法 本文采集正常人体腓肠肌与仿真腓肠肌体模的超声射频信号,重建超声图像,确定肌束的搜索起始点,采用互相关算法自动跟踪肌束膜和肌腱膜,绘出肌束线和肌腱膜线,计算两线之夹角,即为腓肠肌羽状角,并检验自动与手动两种测量方法的可重复性及一致性。结果 利用互相关自动测量方法可准确测量出体膜中仿真肌束羽状角,其测量值的均值与理论值之间的差异小于1°。利用互相关自动测量方法与手动测量方法获得的正常人体腓肠肌羽状角分别为20.48°±0.47°与21.49°±1.79°,两种方法的变异系数CV值均小于3%,均方根误差均小于1°。Bland-Altman差值法分析结果表明两种方法的一致性良好。结论 本文所提出的腓肠肌羽状角自动测量方法是基于超声射频信号的互相关算法,其测量结果与手动测量结果基本一致,在较严重的噪声情况下仍可跟踪腓肠肌的肌束走向,自动测量腓肠肌的羽状角。

submitted time 2017-12-07 From cooperative journals:《南方医科大学学报》 Hits513Downloads262 Comment 0

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