面向應(yīng)用的若干醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的研究.pdf

1、 本文先用共生矩陣和局部灰度差分矩陣對(duì)MR圖像進(jìn)行了紋理分析，提取了熵、粗糙度等紋理特征，對(duì)比骨質(zhì)疏松患者圖像和對(duì)照組圖像，發(fā)現(xiàn)有顯著的差別。又用閾值結(jié)合邊緣檢測(cè)對(duì)MR圖像進(jìn)行二值化，分離了骨小梁和骨髓。在此基礎(chǔ)上對(duì)骨小梁的形態(tài)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析，提取了面積、骨架長(zhǎng)度，歐拉數(shù)等特征。對(duì)比骨質(zhì)疏松圖像和正常圖像，也獲得了顯著的差別。 本文對(duì)CSC彩色圖像分割算法做了改進(jìn)，將目標(biāo)邊緣信息結(jié)合進(jìn)CSC算法的連接過(guò)程并以HSV色彩模型為

2、基礎(chǔ)來(lái)確定色彩差別。通過(guò)設(shè)定顏色差別和邊界梯度的容忍閾值來(lái)控制分割的深度。試驗(yàn)用VCH和VHP數(shù)據(jù)集的彩色切片圖像進(jìn)行分割，取得了較好的結(jié)果。 在PACS系統(tǒng)中，醫(yī)學(xué)圖像的存儲(chǔ)往往占用大量的空間。DICOM3.0已經(jīng)支持JPEG2000壓縮標(biāo)準(zhǔn)。將JPEG2000應(yīng)用到PACS系統(tǒng)中可以大大減少存儲(chǔ)開(kāi)銷。本文根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像的特點(diǎn)，結(jié)合JPEG2000ROI編碼新特性，提出了適合醫(yī)學(xué)圖像壓縮的ROI編碼方式。能夠在保證感興趣區(qū)域無(wú)損編碼