基于直方图的图像配准血管造影

医学影像处理中图像配准的使用教程医学影像处理是指利用计算机科学和技术对医学图像进行处理和分析的过程。

图像配准是医学影像处理中一项非常重要的技术，它可以将不同时间、不同位置、不同模态的医学图像进行对齐，方便医生进行观察和分析。

本文将为您介绍医学影像处理中图像配准的使用教程。

一、图像配准的定义和作用图像配准是将不同图像的特征点进行对应，通过变换和调整，使得图像在空间上达到最佳的匹配，从而实现不同图像的对齐。

图像配准在医学影像处理中的作用主要有以下几个方面：1. 临床诊断：配准后的图像可以更好地显示病灶的位置、形状和大小，帮助医生更准确地进行病情评估和诊断。

2. 治疗规划：配准后的图像可以用于制定治疗计划，帮助医生精确确定手术切除范围、放疗区域等。

3. 病变监测：通过定期对配准后的图像进行对比，可以观察病变的生长和变化，评估治疗效果。

二、图像配准的基本原理图像配准主要包括特征提取、特征匹配、变换模型和优化算法等几个步骤。

下面我们将逐一介绍。

1. 特征提取：特征是指图像上具有一定代表性的点、线或区域，例如角点、边缘等。

特征提取是指从原始图像中抽取出具有代表性的特征点。

2. 特征匹配：特征匹配是将待配准图像的特征点与参考图像的特征点进行对应和匹配。

3. 变换模型：变换模型是指利用数学方法对待配准图像进行变换的模型，常用的变换模型有平移、旋转、缩放、仿射变换和非刚体变形等。

4. 优化算法：优化算法是为了找到最佳的变换参数，使得配准后的图像与参考图像在某种准则下最为接近。

常用的优化算法有最小二乘法、最大似然估计和梯度下降等。

三、图像配准的步骤和技术实现图像配准的具体步骤和技术根据不同的图像类型和配准要求可能会有所不同。

以下是一个常见的图像配准步骤和技术示例：1. 图像预处理：对待配准的图像进行预处理，包括去噪、增强和裁剪等操作，以提高后续步骤的配准效果。

2. 特征提取：从待配准图像和参考图像中提取特征点。

常用的特征点包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。

血管造影图像的配准与分割技术研究引言：血管造影是一种重要的诊断技术，广泛应用于血管疾病的诊断和治疗中。

然而，由于血管形态的复杂性和图像的噪声，准确地配准和分割血管造影图像一直以来都是一个复杂而具有挑战性的任务。

本文将讨论血管造影图像的配准与分割技术的研究进展，重点介绍最新的方法和应用。

一、血管造影图像配准技术研究1. 传统的配准方法：传统的血管造影图像配准方法通常基于几何变换模型，如刚体变换和仿射变换。

这些方法依赖于手工选择的特征点进行图像对齐，虽然能够实现一定程度的配准，但对于变形较大的血管结构，效果较差。

此外，这些方法对图像噪声和血管形态的差异较敏感。

2. 基于特征匹配的配准方法：随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于特征匹配的配准方法逐渐成为研究的热点。

这些方法首先提取血管造影图像中的特征，如角点、斑点和边缘等，然后利用特征匹配算法找到对应的特征点，最后通过求解变换模型实现图像的配准。

支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）等机器学习方法在特征提取和匹配中得到了广泛应用。

这些方法能够较好地处理血管的形变和噪声，但对于大尺度的变形和局部重叠的血管区域，效果仍有待提升。

3. 深度学习在图像配准中的应用：近年来，深度学习技术在图像配准领域取得了显著的进展。

深度学习无需手工提取特征，能够自动学习图像的特征表示，进而实现更精确的配准结果。

深度学习主要应用于图像配准的关键步骤，如特征提取、特征匹配和变换模型的学习等。

卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习模型在血管造影图像配准中表现出良好的效果。

此外，结合传统的配准方法和深度学习方法也成为一个研究热点，能够充分发挥两者的优势，提升配准的精度和鲁棒性。

二、血管造影图像分割技术研究1. 基于阈值分割的方法：基于阈值分割的方法是一种简单而有效的分割技术。

通常，该方法利用图像的灰度信息或梯度信息设置合适的阈值进行分割。

然而，由于血管图像的灰度分布和噪声的影响，阈值分割方法对于不同图像的适应性较差。

医学图像处理技术在心脑血管疾病诊断中的应用一、前言随着科技的不断发展，医学图像处理技术已经成为了医学研究和诊断中的重要工具之一。

尤其对于心脑血管疾病的诊断，医学图像技术更是不可或缺。

本文将介绍医学图像处理技术在心脑血管疾病诊断中的应用，包括心脏图像处理、脑部图像处理和血管图像处理。

二、心脏图像处理二维超声心动图（2D echocardiogram）是心肌结构和功能评价的重要工具。

医学图像处理技术可以对2D echocardiogram进行处理，得到更高精度和清晰度的图像，使医生更容易准确评价心脏的结构和功能。

其中最常见的技术是基于信号处理算法的滤波（filtering）技术，通过移除图像中的噪声和其他干扰因素，提高图像的质量和可信度。

另一种技术是基于图像处理算法的增强（enhancement）技术，通过增强图像的亮度、对比度和清晰度等特征，使医生能够更好地观察心脏的不同组织和结构。

三、脑部图像处理在脑部疾病评估中，主要使用的图像技术包括计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）。

医学图像处理技术可以对CT和MRI图像进行处理，使医生能够更准确评估脑部的解剖结构和功能。

其中最常见的技术是基于分割（segmentation）算法的图像处理技术，通过将脑部组织从图像中分离出来，使医生能够更清晰地看到不同的脑部组织。

另一种技术是基于注册（registration）算法的图像处理技术，通过将不同时间点的CT或MRI图像进行配准，使医生能够更好地观察脑部病变的累积和发展。

四、血管图像处理血管图像处理技术可以用于评估心脑血管疾病，如动脉硬化和心血管疾病等。

其中最常见的技术是基于分割（segmentation）算法的血管分割技术，通过将血管从周围的组织中分离出来，使医生能够更好地观察血管的形态和结构。

另一种技术是基于配准（registration）算法的血管配准技术，通过将同一患者的多次检查图像进行配准，使医生能够更好地观察血管的病变和变化。

医学影像行业中的医学图像配准技术使用方法总结医学图像配准技术是医学影像行业中一项重要的技术，通过将不同时间或不同成像设备产生的医学图像进行对齐，可以帮助医生准确诊断和评估疾病。

本文将总结医学图像配准技术的使用方法，包括图像预处理、特征提取、匹配算法和评估方法。

一、图像预处理在进行医学图像配准之前，需要对图像进行预处理，以提高配准的准确性和稳定性。

首先，图像需要经过去噪处理，以去除图像中的噪声干扰。

常用的去噪方法有中值滤波和高斯滤波。

其次，图像需要进行图像增强处理，以增强目标区域的对比度。

常见的图像增强方法有直方图均衡化和拉普拉斯增强。

二、特征提取在医学图像配准中，关键是要提取能够准确表示图像的特征。

常见的特征提取方法包括灰度直方图、边缘检测和角点检测。

灰度直方图描述了图像中各个灰度级别的像素数量分布，可以用来比较两幅图像的灰度特征。

边缘检测可以提取图像中的边缘信息，用于比较两幅图像的形状特征。

角点检测可以提取图像中的角点信息，用于比较两幅图像的纹理特征。

三、匹配算法医学图像配准的核心是找到两幅图像之间的相应点对，从而建立两幅图像之间的映射关系。

常见的匹配算法有点对点匹配和特征点匹配。

点对点匹配是通过找到两幅图像中对应位置的点进行匹配，要求图像具有相同的尺度和角度。

特征点匹配是通过利用提取的特征点进行匹配，可以处理图像旋转、缩放和平移等变换。

四、评估方法医学图像配准的质量评估是判断配准结果的好坏与否的关键。

常用的评估方法有重叠度、互信息和均方根误差。

重叠度是指两幅图像之间重叠区域的比例，用于评估配准结果的重叠程度。

互信息是指两幅图像之间的信息共享程度，用于评估配准结果的一致性。

均方根误差是指配准结果像素偏离真实值的平均距离，用于评估配准结果的精度。

综上所述，医学图像配准技术在医学影像行业中具有重要的应用价值。

在使用医学图像配准技术时，首先需要对图像进行预处理，包括去噪和图像增强。

其次，需要提取能够准确表示图像的特征，包括灰度直方图、边缘检测和角点检测。

基于图像处理技术的医学图像配准与重建随着医学技术的不断发展，医学图像在临床诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。

然而，由于受到技术限制和客观条件的限制，医学图像往往存在一定程度的失真和缺陷。

为了更准确地获取和分析医学图像，在医学领域中，图像处理技术被广泛应用于医学图像配准和重建的研究与应用。

一、医学图像配准医学图像配准是指将来自不同影像设备或不同时间点的医学图像进行空间上的对齐，以实现不同图像之间的比较和分析。

图像配准的主要挑战在于不同图像之间的尺度、位移、旋转、形变等变化。

为了解决这些问题，医学图像配准常常需要借助图像处理技术。

在医学图像配准中，最常用的方法是基于特征点的配准。

通过对医学图像中的特征点进行检测和描述，然后通过计算特征点之间的相似性，找到最佳的配准变换参数。

例如，在CT和MRI图像的配准中，可以通过检测血管、骨骼等特征点来进行配准。

此外，还有基于互信息的配准方法。

互信息是一种用于度量两个随机变量之间关联度的指标，通过最小化两个图像之间的差异，找到最佳的配准变换参数。

这种方法在医学图像的配准中具有广泛的应用，可以有效地处理不同图像之间的尺度、形变等变化。

二、医学图像重建医学图像重建是指根据已知的有限投影数据，估计出目标物体的内部结构和参数。

对于像CT、MRI等成像技术而言，医学图像重建是一种非常重要的技术。

医学图像重建主要面临的问题是如何从有限的投影数据中还原出高质量、高分辨率的图像。

在医学图像重建中，最常用的方法是基于滤波的重建算法。

这种方法通过对投影数据进行滤波，提取出目标物体在投影空间中的信息，然后通过逆投影算法将滤波后的投影数据映射回空间域，得到重建后的图像。

滤波的选择是影响重建质量的关键因素，不同的滤波函数会对图像的分辨率、噪声和伪影等产生影响。

除了基于滤波的重建算法，还有一些基于模型的重建方法。

这种方法通过对投影数据建立数学模型，利用数学模型的优化求解，实现对目标物体内部结构和参数的估计。

医学图像处理中的图像配准方法使用技巧分析在医学图像处理中，图像配准是一项非常重要的技术。

图像配准可以将不同时间、不同模态或不同患者的图像进行对齐，以便进行比较、分析和提取有用的信息。

本文将分析医学图像处理中常用的图像配准方法，并提供一些使用技巧。

1. 直接法配准技术直接法配准技术是一种基于图像亮度信息的方法。

常见的直接法配准技术包括归一化互相关(Normalized Cross-Correlation, NCC)和互信息(Mutual Information, MI)。

NCC是一种简单直接的相似性度量方法，它通过计算两幅图像之间的互相关系数来判断它们的相似度。

具体来说，NCC通过将两幅图像分别减去它们的均值并除以它们的标准差，然后计算两幅图像的互相关系数来评估它们的相似度。

NCC方法简单快速，适用于配准任务中的大多数情况。

MI则是一种基于图像统计学的方法，它通过计算两幅图像在像素值分布上的相似度来判断它们的相似度。

MI方法不仅考虑了图像亮度信息，还考虑了图像的空间关系。

MI方法适用于医学图像中的多模态图像配准，具有较好的适应性和准确性。

在使用直接法配准技术时，需要注意以下几个技巧：- 预处理：在进行图像配准之前，应进行必要的预处理操作，例如去除噪声、平滑图像等。

- 参数选择：直接法配准技术通常需要设置一些参数，如窗口大小、平滑系数等。

合理选择参数可以提高配准的准确性和鲁棒性。

- 评估准则：在进行图像配准时，应选择合适的评估准则来评估配准结果的质量。

常用的评估准则包括均方误差(Mean Squared Error, MSE)、结构相似性指数(Structural Similarity Index, SSIM)等。

2. 特征法配准技术特征法配准技术是一种基于图像特征的方法。

常见的特征法配准技术有角点检测、边缘检测和特征点匹配。

角点检测是通过寻找图像中的角点来进行配准。

角点是图像中一些明显的、稳定的、与图像几何变换不敏感的特征点。

医学影像处理中的图像配准算法实现技巧医学影像处理在现代医学诊断中起着至关重要的作用。

而图像配准作为其中重要的一环，是将不同影像之间进行准确的位置、尺度和方向的对齐，以实现医学影像的比较、融合和分析。

本文将介绍医学影像处理中的图像配准算法实现技巧。

一、图像配准概述图像配准是指将一组图像中的目标物体进行精确定位和对齐。

医学影像处理中的图像配准旨在准确地比较不同时间点或不同影像模态的医学图像，以便更好地追踪疾病的进展和评估治疗效果。

二、图像配准的算法医学影像图像配准的算法可以分为以下几类：1. 特征点匹配算法特征点匹配算法是一种常用的图像配准方法。

该方法通过检测图像中的特征点，并找到这些特征点之间的对应关系，从而实现图像的对齐。

常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。

首先，算法会在图像中提取特征点，并计算每个特征点的描述子。

然后，通过计算特征点描述子之间的相似度，找到最佳匹配。

最后，通过对特征点的位置进行配准，实现图像的对齐。

2. 基于互信息的配准算法互信息是一种常用的图像配准衡量指标，用于评估两幅图像的相似性。

基于互信息的配准算法主要包括归一化互信息（NMI）和互信息标准差（MIS）等。

该方法通过计算图像中的灰度直方图，并结合互信息来衡量两幅图像的相似度。

然后，通过优化配准变换参数，使得互信息最大化，实现图像的配准。

3. 基于变形场的配准算法基于变形场的配准算法利用变形场来描述图像的形变情况，并通过优化变形场来实现图像的对齐。

典型的基于变形场的配准算法有Thin-Plate Spline（TPS）和B-spline等。

该方法首先计算图像的像素点之间的位移，然后通过插值方法生成变形场。

最后，通过优化变形场的参数，实现图像的对齐。

三、图像配准的应用图像配准在医学影像处理中广泛应用于以下领域：1. 临床诊断医学影像图像配准可以提供医生在不同时间点或不同影像模态下进行疾病比较和评估的依据。

例如，在肿瘤的持续监测中，医学影像配准可以实现不同时间点下肿瘤的精确测量和比较。

医疗影像处理中图像配准算法的对比与评估概述：医学影像处理在现代医学领域扮演着重要角色。

为了准确地诊断和治疗疾病，医生需要依赖于医学影像，如X射线、核磁共振（MRI）、计算机断层扫描（CT）等，对患者的身体进行观察和分析。

然而，由于多种因素的影响，获取的医学影像经常存在位置偏移和形态变化等问题，这使得医生在进行多模态影像配准时面临着巨大困难。

因此，图像配准技术的发展对于提高医学诊断和治疗的准确性具有重要的意义。

图像配准算法的分类：在医学影像处理中，常用的图像配准算法可以分为以下几类：1. 基于特征的配准算法：基于特征的配准算法通过提取图像中的特征点或区域来实现不同图像之间的对应关系。

这些特征可以是角点、边缘、纹理等。

常见的算法有SIFT、SURF和ORB等。

这类算法的优点是可以在不同图像间进行准确的匹配，但对于图像中的遮挡或变形等情况不够稳健。

2. 基于形变场的配准算法：基于形变场的配准算法通过将一个图像的像素映射到另一个图像上，来实现两个图像的对齐。

这些算法可以利用地标点或控制网格来定义形变场。

常见的算法有Thin-Plate Splines（TPS）、B-splines和光流场等。

这类算法可以灵活地处理图像的形变，但需要较长的计算时间。

3. 基于互信息的配准算法：基于互信息的配准算法通过计算两个图像中灰度值之间的相似性来实现图像的对齐。

互信息可以基于直方图来计算，也可以基于滤波器等方法来进行估计。

这类算法适用于多模态图像的配准，但对于图像质量和噪声等因素较为敏感。

对比与评估：在医疗影像处理中，不同的图像配准算法各具特点，适用于不同的实际需求。

下面将对几种常用的图像配准算法进行对比和评估。

1. SIFT算法：尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种常用的基于特征的配准算法。

该算法通过有效地检测稳定尺度下的关键点，并计算描述关键点特征，实现不同图像之间的匹配。

血管造影影像的图像处理与分析研究第一章：引言血管造影影像的图像处理与分析是医学领域的重要研究方向。

通过对血管造影影像的处理与分析，医生可以更准确地诊断血管疾病，提供更有效的治疗方案。

本章将介绍血管造影影像的概念及其在临床中的应用，以及图像处理与分析在该领域中的重要性。

第二章：血管造影影像的获取血管造影影像是通过将造影剂注入患者的血管中，然后使用X射线或其他成像技术进行拍摄而得到的。

这些影像可以提供关于血管的形态、位置和功能等信息。

在血管造影过程中，医生需要注意剂量的控制，以避免对患者造成不必要的伤害。

第三章：血管造影影像的预处理血管造影影像在获取后需要进行预处理，以提高图像质量和减少噪声。

预处理的步骤包括图像平滑、图像增强和图像配准等。

图像平滑可以去除噪声，并使图像的细节更清晰可见。

图像增强可以增加图像的对比度和亮度，使医生更容易观察到血管的细节。

图像配准可以将不同时间点或不同成像模态获取的图像进行对齐，以便进行更好的比较和分析。

第四章：血管造影影像的分割血管造影影像的分割是图像处理与分析中的关键步骤。

分割的目的是将影像中的血管从背景中分离出来，以便进一步的分析。

常用的分割方法包括基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法。

这些方法可以自动地或半自动地实现血管分割。

第五章：血管造影影像的特征提取血管造影影像的特征提取是指从影像中提取出与血管相关的特征。

这些特征可以表示血管的形态、位置和功能等信息。

常用的特征提取方法包括形态学操作、边缘检测和纹理分析等。

这些方法可以帮助医生更好地理解血管的特征，并作出准确的诊断。

第六章：血管造影影像的分析与诊断血管造影影像的分析与诊断是应用图像处理与分析技术进行血管疾病诊断的关键步骤。

通过对血管造影影像的分析，医生可以确定血管的异常变化、病变类型和严重程度等信息。

这些信息对于制定治疗方案和评估治疗效果具有重要意义。

常见的分析方法包括血管直径测量、血流速度分析和血管壁厚度测量等。

医学图像配准技术在医学影像诊断中的应用第一章：医学图像配准技术概述医学图像配准技术是指将不同模态或同一模态的医学图像进行空间定位和对齐的过程。

医学影像诊断是现代医学的重要组成部分，而医学图像配准技术则是提高医学影像诊断准确性和可靠性的关键技术之一。

第二章：医学图像配准技术的原理和方法医学图像配准技术的原理是通过对比、匹配和变换不同模态或同一模态的医学图像，建立模型或参考坐标系，实现图像的对齐和重叠，从而实现图像的融合和比较。

常用的医学图像配准方法包括基于特征点的配准、基于区域的配准、基于模型的配准和基于统计学的配准等。

第三章：医学图像配准技术在磁共振成像中的应用磁共振成像（MRI）是临床上常用的一种无创、无辐射的医学影像学方法。

医学图像配准技术在MRI中的应用主要包括脑部解剖结构的对齐、功能MRI和磁共振融合成像等方面。

通过将不同时间点或不同模态的MRI图像进行配准，可以实现病灶的定位、形态学和功能学的分析，对医生进行病情评估和治疗方案的制定提供可靠的依据。

第四章：医学图像配准技术在数字化放射影像中的应用数字化放射影像（DR）是医学影像诊断中常用的一种成像方法，具有高分辨率、高对比度、多模态等特点。

医学图像配准技术在DR中的应用主要包括放射照片的对齐和融合、虚拟内镜的应用和肿瘤手术模拟等方面。

通过将多个放射照片进行对比、匹配和变换，可以实现放射照片的叠加和比较，提供更全面的诊断信息，指导医生进行更准确的诊断和治疗。

第五章：医学图像配准技术在超声成像中的应用超声成像是一种无创、实时的医学影像学方法，具有成本低、操作简单等优点。

医学图像配准技术在超声成像中的应用主要包括超声图像的配准、超声造影和超声与其他模态影像的融合等方面。

通过将不同时间点或不同模态的超声图像进行配准，可以提高图像的分辨率和对比度，提供更准确的影像信息，对疾病的诊断和治疗提供有力支持。

第六章：医学图像配准技术的挑战与展望医学图像配准技术虽然在医学影像诊断中有着广泛的应用，但仍然面临一些挑战。

基于血管匹配的三维超声与CT图像的配准方法倪东;陈思平;汪天富【期刊名称】《生物医学工程研究》【年(卷),期】2012(031)002【摘要】提出一种基于血管匹配的三维超声与CT图像配准的新方法.首先,基于水平集方法自动分割出CT图像中的血管；其次,由于超声图像中的声影与血管均属于低回声区域,我们结合声影形成的物理原理及图像纹理特性,自动检测出声影区域,以提高配准的鲁棒性；最后,采用进化算法,将CT图像中分割出的血管与超声图像中低回声区域进行匹配.在肝脏体模和临床脾脏数据上进行了实验验证,自动配准的成功率在95％以上,平均目标配准误差在2 mm以内,实验结果验证了本方法的可行性.【总页数】5页(P65-69)【作者】倪东;陈思平;汪天富【作者单位】医学超声关键技术国家地方联合工程实验室广东省生物医学信息检测与超声成像重点实验室深圳大学医学院生物医学工程系,深圳518060;医学超声关键技术国家地方联合工程实验室广东省生物医学信息检测与超声成像重点实验室深圳大学医学院生物医学工程系,深圳518060;医学超声关键技术国家地方联合工程实验室广东省生物医学信息检测与超声成像重点实验室深圳大学医学院生物医学工程系,深圳518060【正文语种】中文【中图分类】R318【相关文献】1.锥形束CT图像与计划CT图像配准方法分析 [J], 王军良;周振山;薛娴;盛洪国2.五种弹性配准方法在放射治疗CT图像配准中的应用比较 [J], 庞皓文;孙小杨;杨波3.基于相关匹配和最大谱图像配准相结合的InSAR复图像配准方法 [J], 汪鲁才;王耀南;毛建旭4.基于点对匹配的印刷电路板CT图像配准方法 [J], 管士勇;童莉;闫镔;陆利忠5.联合直方图的刚性配准方法及其在肝脏CT图像配准中的应用 [J], 周斌;宋晓;黄晓阳;王博亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于图像处理的血管分析与病变检测技术研究随着人口老龄化的加剧，心脑血管疾病的发病率不断上升，血管分析与病变检测技术成为关注的热点。

基于图像处理的血管分析与病变检测技术运用计算机视觉和图像处理方法，通过对血管系统的影像数据进行分析，以实现对血管的刻画和异常病变的检测。

本文将从图像采集、预处理、特征提取以及病变检测等方面进行论述，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。

一、图像采集图像采集是血管分析与病变检测技术的基础，如何获取高质量的血管图像对于后续的处理步骤至关重要。

目前主要的图像采集方法有两类：非侵入式和侵入式。

非侵入式图像采集方法主要包括：超声成像技术、磁共振血管造影技术、CT血管成像技术等。

这些方法无创且安全，适用于临床检查，但图像质量相对较差，且对操作者的技术要求高。

侵入式图像采集方法主要包括：数字减影血管造影技术、血管内超声技术、光学相干断层扫描技术等。

这些方法需要在患者体内插入探针，直接观察血管结构，图像质量相对较好，但操作过程存在创伤和风险。

二、预处理由于图像采集过程中可能存在运动伪影、噪声干扰等问题，因此需要对采集到的图像进行预处理，以提高后续分析的准确性。

常用的图像预处理方法包括：去噪、补偿和增强等。

去噪技术主要是采用滤波方法，如中值滤波、高斯滤波等，可以有效地降低噪声对图像分析的影响。

补偿技术可以校正图像中的光照不均匀问题，提高图像的质量。

增强技术主要通过调整图像的亮度、对比度等参数，以突出血管结构，方便后续的病变检测。

三、特征提取在血管分析与病变检测中，特征提取是关键的步骤，通过提取图像中的血管特征，可以定量地描述血管的形态和结构。

常用的特征提取方法包括：边缘检测、形态学操作和纹理分析等。

边缘检测可以提取图像中血管边界的信息，使用Canny算法、Sobel算法等经典的边缘检测方法可以得到较好的效果。

形态学操作可以对图像进行膨胀、腐蚀等操作，以改变图像的形态结构，突出血管的形态特征。

收稿日期:2005212227;修返日期:2006202207 基金项目:重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2005BA2002)作者简介:李博(19822),男,硕士研究生,主要研究方向为数字图像处理、模式识别与人工智能;杨丹(19622),男,省部级有突出贡献的中青年专家,中国运筹学会理事,中国运筹学会排序专业委员会委员,重庆市工业与应用数学协会副理事长,重庆市科委企业信息化专家组成员,重庆市经委ERP 专家组成员,重庆市政协委员,九三学社重庆市科技专委会主任,教授,博导,主要研究方向为数字图像处理、模式识别、人工智能、科学与工程计算、软件工程及应用等;张小洪(19732),男,博士研究生,主要研究方向为数字图像处理、模式识别与人工智能.一种新的基于梯度方向直方图的图像配准方法3李　博1,2,杨　丹3,张小洪3(1.重庆大学数理学院,重庆400044;2.华西师范大学数学与信息学院,四川南充637002;3.重庆大学软件工程学院,重庆400044)摘　要:构建了一种新的局部梯度方向直方图,同时定义了特征点的主方向,从而提出了一种具有旋转不变性的图像配准算法。

首先采用高斯加权求模技术对特征点邻域内的像素的梯度作直方图统计,确定出具有旋转不变性和抗噪性的特征点主方向;然后用主方向作角度直方图统计,确定待配准图像之间的旋转角度。

根据得到的特征点信息及旋转角度定义了特征点对互信息匹配准则,这样使得新配准算法对于图像间旋转角度的范围没有限制,获得了良好的配准效果。

关键词:图像配准;主方向;梯度方向直方图;旋转不变性;互信息中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:100123695(2007)0320312203Novel I m age Registrati on Based on Gradient O rientati on H ist ogramL IBo1,2,Y ANG Dan 3,ZHANG Xiao 2hong3(1.College of M athe m atics &Physics,Chongqing U niversity,Chongqing 400044,China;2.College of M athe m atic &Infor m ation,China W est N or m al U niversity,N anchong S ichuan 637002,China;3.College of Soft w are Engineering,Chongqing U niversity,Chongqing 400044,China )Abstract:A novel gradient orientati on hist ogra m was built using a Gaussian 2weighted circular window and a maj or orientati ont o each feature point was assigned based on l ocal i m age p r operties .Then the orientati on difference bet w een t w o target i m ages was calculated fr om an angle hist ogra m,which was p resented with feature point maj or orientati ons instead of for mer gradient o 2rientati ons .Based on the r otati on angle and feature points,the mutual infor mati on of feature pointswas defined t o obtain match pairs .Finally,a novel registrati on algorith m was obtained that was invariance t o r otati on and r obust t o noise .The experi m ents show that this app r oach has no restricti on t o the r otati on angle bet w een the i m ages and the registrati on results are satisfying .Key words:i m age registrati on;maj or orientati on;gradient orientati on hist ogra m;r otati on invariance;mutual infor mati on0　引言目前很多图像配准技术[1～3]只适用于图像间存在小角度旋转(大约为0～5°)的情况。

医学影像分析中的图像配准与特征提取研究概述：医学影像分析是指通过对医学影像数据进行处理和分析，从中获取有关疾病的信息和结构特征的一种技术。

在医学诊断和治疗过程中，医学影像分析发挥着重要的作用。

其中，图像配准与特征提取是医学影像分析中的关键步骤，它们能够帮助医生准确地诊断病情并制定科学的治疗方案。

一、图像配准在医学影像分析中的应用:图像配准是指将不同影像之间的位置、角度和比例等进行校正，使它们达到一致的空间参考系统的过程。

在医学影像分析中，图像配准可以帮助医生比较相同部位的不同时间点的影像，如MRI、CT或PET图像，从而观察疾病的演变和治疗效果的变化。

此外，图像配准还可以将不同模态的影像进行配准，如MRI与CT的配准，可以整合不同模态的信息，提供更全面、准确的诊断结果。

图像配准的主要方法包括基于特征的配准和基于变形场的配准。

基于特征的配准是指通过提取图像中的特征点或特征描述子，比如角点、边缘、SIFT、SURF等，然后利用这些特征点进行匹配，从而计算出图像间的几何变换关系。

基于变形场的配准则是通过构建一个变形场模型，描述从待配准图像到参考图像的像素映射关系。

这两种方法各有优劣，选择合适的方法取决于具体应用场景和需求。

二、特征提取在医学影像分析中的应用：特征提取是指从医学影像数据中提取具有代表性和区分性的特征，以描述医学图像的结构和特性。

医学影像数据通常具有大量的维度和复杂的特征，如灰度、纹理、形状等。

特征提取有助于从复杂的医学影像中提取出相关的信息，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。

在医学影像分析中，常用的特征提取方法包括基于灰度统计的特征提取、基于纹理分析的特征提取和基于形状描述的特征提取等。

基于灰度统计的特征提取方法通过计算图像的灰度直方图、均值、方差等统计量来描述图像的灰度分布特征。

基于纹理分析的特征提取方法则通过计算图像的纹理特征描述图像的纹理结构特性，如能量、对比度、熵等。

基于形状描述的特征提取方法则通过计算图像的边缘和轮廓特征描述图像的形状特征，如周长、面积、圆度等。

基于图像处理的医学影像分析方法医学影像分析方法是医学诊断和研究的重要工具，随着图像处理和计算机技术的发展，它在医学领域的应用也越来越广泛。

基于图像处理的医学影像分析方法可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果，本文将介绍其中几种常见的方法。

一、图像增强图像增强是医学影像分析的基本步骤之一，其目的是通过改善图像的质量和清晰度，使得医生能够更准确地观察和分析医学影像。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。

直方图均衡化是通过调整图像的灰度级分布，增强图像的对比度和细节，常用于正片和负片的增强。

滤波是通过去除图像中的噪声和杂质，提高图像的清晰度。

锐化是通过增强边缘信息，使得图像的边缘更加清晰。

二、图像分割图像分割是将医学影像中的不同组织和结构分开，以便进行病变检测和定量分析的一种方法。

常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。

阈值分割是将图像中的像素根据其灰度值与阈值的大小关系进行分类。

区域生长是根据图像中像素的相似性将其分成不同的区域，常用于辅助医生对病变进行定量分析。

边缘检测是通过寻找图像中的边缘信息，将图像分割成不同的区域。

三、特征提取特征提取是将医学影像中的有用信息提取出来，用于辅助医生进行可视化分析和定量评估。

常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征、灰度特征等。

形状特征是通过分析图像中物体的形状和几何特征，如大小、轮廓等，来帮助医生判断病变的形态和位置。

纹理特征是通过分析图像中像素的空间分布和灰度变化，来帮助医生判断病变的组织结构和质地。

灰度特征是通过统计图像中像素的灰度分布，如均值、方差等，来帮助医生判断病变的亮度和对比度。

四、图像配准图像配准是将多幅医学影像中不同层次或不同时间的图像进行对齐，以便进行病变的定位和比较的方法。

常用的图像配准方法包括刚体配准、弹性配准等。

刚体配准是通过旋转、平移和缩放等几何变换，将多幅医学影像中的特征点对齐。

弹性配准是通过更复杂的非线性变换，将多幅医学影像中的体素对齐，以减小不同影像之间的形变差异。

工程管理与技术现代商贸工业２０１９年第１７期２１２㊀㊀基于增强血管的造影血管图像处理余凌馨(西安市临潼区华清中学,陕西西安７１０６００)摘㊀要:随着生活水平的提高,我国冠状动脉疾病的发病率逐年升高,以冠状动脉造影为诊断工具而广泛存在于医院中.由于血管造影图像常常是对比度比较低,携带大量的运动伪影,受到其他组织干扰,因此,冠状动脉疾病的诊断常常受到一些限制.为了提高血管造影图像的质量,提出了一种基于H e s s i a n 矩阵的多尺度血管增强方法.为了显示方法的效果,从视觉效果和定量化指标两方面进行方法评估,经过实验测试,经过本文的方法,图像对比度大大提高了,血管的主要分支得到很强的增强,细血管结构也得到明显的增强.关键词:冠状动脉;血管增强;造影血管图像;H e s s i a n 矩阵;多尺度血管中图分类号:T B ㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀d o i :１０．１９３１１/j．c n k i ．１６７２Ｇ３１９８．２０１９．１７．１０３１㊀引言冠状动脉疾病(C o r o n a r y a r t e r y di s e a s e ,C A D )是最常见的动脉粥样硬化疾病.该疾病常发生在老年人群中,严重危害人类的健康,所以早在上世纪时,WH O 就宣布C A D 是最严重疾病之一.随着人们生活水平的提高,C A D 呈现多发趋势,２０１５年国家心血管中心指出,我们城乡冠心病的发病率和死亡率呈现上升趋势,冠心病死亡率和中青年冠心病发病率呈现快速上升趋势,冠心病患者的住院次数占所有心脑血管疾病患者住院人次的３５．８２％,所以C A D 在我国的治疗是迫在眉睫的.目前,在医疗冠心病的检查主要依据于心电图和冠状动脉影像.病人的心电图一般很难诊断出冠心病的症状,所以临床上一般不将心电图作为C A D 早期的筛查工具.基于冠状动脉影像由于能直观的显示出血管的形态,以及变化的造影血管运动情况而广泛应用在医院中.冠状动脉目前最常见的是冠状动脉造影(C o r o n a r y A n g i o g r a p h y,C A G ),该成像技术主要通过X 光射线照射在人体注射的造影剂而显示出血管的形态.由于X 光射线穿透力强,而广泛应用在医学组织成像中.对于这种疾病,X 射线成像的冠状动脉造影血管被认为是临床决策的黄金标准,医生再最后作决策时,都需要该造影血管图像最为治疗指导,因为医生从X 射线成像的血管造影图形,可以提取诸如血管直径㊁血流量㊁病人的呼吸状态㊁血管的舒张程度等有价值的信息用于血管疾病的诊断.然而,临床上的造影血管图像往往对比度低,大量的背景结构干扰等缺点,造成的了冠状动脉智能诊断的发展.本文旨在从X 射线成像的造影血管图像中将血管结构进行增强,突出血管结构,为后期的造影血管诊断提供有一些有价值的预处理.２㊀血管增强原理图１㊀造影血管图像如图１所示,血管图像整体呈现类似树的结构,其结构主要由一些弯曲的线段组成,且具有很强的连续性.H e s s i a n 矩阵是一个由多元函数的四个二阶偏导数构成的方阵,其矩阵的两个特征值λ１和λ２能很好地描述这种线性的血管结构.图像上某一点x ０＋h ,y ０＋k ()的局部特征f x ０＋h ,y ０＋k ()由其泰勒展开表示:f (x ０＋h ,y ０＋k )＝f (x ０,y ０)＋h ∂∂x ＋k ∂∂y æèçöø÷f (x ０,y ０)＋１２!h ∂∂x ＋k ∂∂y æèçöø÷２f (x ０,y ０)上式可简写为:f (A ＋ΔA )＝f (A )＋ΔA T ÑI (A )＋ΔA T H (A )ΔA 上式中ÑA 代表图像在点A 的梯度,H A ()代表点A 的H e s s i a n 矩阵H ＝f x x f x y f y x f y y éëêêùûúú其中f x x ,f x y ,f y x ,f y y 分别代表图像在点A 处的二阶导数.由于图像原色是离散的,所以离散的H e s s i a n 矩阵的二阶偏导数可表示为:f x x ＝f x －１,y ()＋f x ＋１,y ()－２f x ,y ()Y 方向上的二阶偏微分为:f y y ＝f x ,y －１()＋f x ＋１,y ()－２f x ,y ()X ,Y 方向上的混合偏微分为:f x y ＝f x ＋１,y ＋１()＋f x ,y ()－f x ＋１,y ()－f x ,y ＋１()对于连续的函数f x ,y (),二阶偏导数的求导顺序没有区别,即f x y ＝f y x ,因而H 为实对称矩阵,具有两个特征值λi i ＝１,２()．其中较大特征值对应的特征向量与血管垂直,曲率最大;而较小特征值对应的特征向量与血管平行,是血管的真正走向,曲率也最小.如图２中的图(１)所示,当特征值λ１和λ２只有一个值很大,另一个值很小时,代表的图像结构为血管边缘结构;当特征值λ１和λ２都很大时,代表的是图像的拐角;而特征值λ１和λ２都小时,代表的是平坦区域,也即无血管区域.为了显示在造影图像中特征值λ１和λ２代表的实际含义,图２中展现了图２(２)的两个特征值所对应的图像图２(３)和图２(４),从所显示的图像来卡按,可以看出,λ１较大,λ２较小对应的点在血管上,而λ２较大的值在拐角上,所以血管的主要结构反应在λ１现代商贸工业２０１９年第１７期２１３㊀较大且λ２较小的点上.图２㊀H e s s i a n 矩阵的两个特征值的实际含义.图(１)的横轴代表λ１,纵轴代表λ２;图(２)是造影血管图像,图(３)和图(４)分别是特征值λ１和λ２所对应的图像.为了计算简便,引入高斯核函数计算H e s s i a n 矩阵的三个二阶偏导数,其计算公式为:f a b ＝f∂２G x ,y ()∂a ∂b其中f 代表的是血管图像,a ,b 分别代表的是x 和y 的含义,G x ,y ()代表的是二维空间上的高斯核函数,其数学公式为G x ,y ()＝１２σ２e －x ２＋y２２σ２,其中σ为空间尺度因子,用于控制对图像的滤波程度.通过上式公式可得到:f x x ＝f ∂２G x ,y ()∂x ２,f x y ＝f ∂２G x ,y ()∂x ∂y,f y y ＝f ∂２G x ,y ()∂y２通过高斯核函数计算,可得到在不同尺度σ下的特征值,也即得到不同效果下的血管增强结果.另外,由于该高斯核函数具有滤波效果,所以在增强血管的同时,也将一些小的噪声滤除了.通过得到血管图形的两个特征值λ１和λ２,可构造如下两个指标R B ＝λ２λ１,S ＝λ２１＋λ２２这两个指标,当在血管的线性结构上,λ１较大,λ２较小,则R B 数值较小,S 较大.那么再通过这两个指标,可确定最终得到的增强血管图像v ０为:v ０＝e－R Bβa －e －Sc[]其中a ,β,c 为设置的参数.由于在单个尺度下,得到增强的血管有可能由于参数的不合理设置,导致得到的不理想的增强效果,因此,为了避免受单个尺度增强的影响,本文采用多尺度的血管增强方法.例如,设置的尺度在范围为σm i n ,σm a x [],每个尺度下得到的增强血管图像为v ０,其最终得到的增强血管图像为:v fi n a l ＝m a x σm i n£σ£σm a xv ０如图３所示,对左边的造影血管图形,采用上述的血管增强方法,得到４个尺度下的增强血管,从视觉效果上看,这四种单尺度下的增强血管效果都让人难以接受,所以对这四个增强血管图像,取每个点数值的最大值作为最终增强血管图像上的数值,其效果见最右边,从视觉效果可以看出,采用多尺度血管增强方法较好.图３㊀多尺度下的血管增强效果３㊀实验验证与结果为了测试本文方法的效果,选了三组临床上的冠状动脉血管数据,每组数据都是有一系列图像帧组成,三组血管视频帧数分别为５８,５６,５３.为了展示对不同血管图像的处理效果,每组血管视频选择５张造影血管图像进行展示视觉效果,如图４所示.从图中的视觉效果来看,经过本文方法,血管的图像对比度大大提高了.不仅主要的血管分支能得到很好的增强,很多细小的血管得到了很强的增强.尽管造影图像背景中含有大量的伪影和干扰,但是由于本文方法只对于线状一样的结构才适用,所以背景中的大片伪影未能得到很强的增强.虽然像第二组实验中,像血管的脊柱结构得到了一些增强,但是这部分干扰结构毕竟是少数的,所以从整个图像上去看,血管的增强效果还是很好的.图４㊀三组血管视频的视觉效果为了定量化的说明本文对造影血管有提高效果,本文采用MA E 指标进行定量化评估,其中MA E 指标公式为:M A E ＝１W ˑH ðWi ＝１ðHj ＝１S i ,j ()－G i ,j ()工程管理与技术现代商贸工业２０１９年第１７期２１４㊀㊀㊀㊀其中S 代表增强后的血管图像,G 代表血管对应的参考图像.当增强的血管图像背景越少,血管增强越明显,S 与G 越接近,那么对应的M A E 值越小.图５中的三组血管视频的M A E 展示在表１中,从结果来看,经过本文的血管增强方法,计算得到M A E 数值比原图要低,说明本文方法效果有效.表１㊀对图５中三组血管视频的M A E 指标数值MA E 指标视频１视频２视频３平均值原血管图像０．６３０．５３０．５２０．５６增强后的血管图像０．０６０．１００．０６０．０７４㊀结论造影血管图像是心血管疾病诊断的金标准,因此在计算机辅助下改善造影血管图像质量㊁突出血管脉络,为临床医生进行疾病诊断提供了帮助.本文为了提高血管的质量,提出基于H e s s i a n 矩阵增强的血管处理方法.本文方法首先利用H e s s i a n 矩阵对血管中的线状结构,提出一种增强函数以实现血管像素增强.此外,为了消除不同尺度带来不同的增强的问题,本文引入多尺度方法,将不同尺度下得到的增强血管取其最大值,该方法有效地从灰度不均图像背景中提取出造影血管结构,消除了大量背景结构,使血管结构更加清晰明了.本文通过实验仿真,测试结果表明,该方法能大大提高血管图像质量,突出血管结构,这将为医生提高疾病诊断效率,减少诊断错误发生,提供了重要的参考价值.参考文献[１]孙正．基于冠状动脉造影图像序列的心脏及血管运动估计的研究[D ]．天津:天津大学,２００３．[２]赵海升．基于C A G 的血管三维重建与I V U S 图像融合角度校正研究[D ]．广州:南方医科大学,２０１６．[３]L i uX ,H o uF ,Q i nH ,e t a l ．R o b u s tO pt i m i z a t i o n －b a s e dC o r o Ｇn a r y A r t e r y L a b e l i n g f r o m X－R a y A n g i o g r a m s [J ]．I E E EJ o u r Ｇn a l o fB i o m e d i c a l&H e a l t h I n f o r m a t i c s ,２０１５,２０(６):１６０８．[４]F r a n giA F ,N i e s s e n W J ,V i n c k e n K L ,e ta l ．M u l t i s c a l ev e s s e l e n h a n c e m e n tf i l t e r i n g [C ]I n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo n M e d i c a l I m a g eC o m p u t i n g &C o m p u t e r －a s s i s t e d I n t e r v e n t i o n ．１９９８．[５]李文涛,何晓明,王宜芝．冠状动脉造影术前术后血压的观察及护理[J ]．中国实用护理杂志,２００１,１７(２):８Ｇ９．[６]刘佳．冠状动脉造影图像中血管中心线跟踪算法的研究[D ]．沈阳:东北大学,２００８．扬州某小区居民节水意识与对中水应用认知调研葛丁阳(扬州大学附属中学,江苏扬州２２５００１)摘㊀要:我国水资源十分短缺,城市缺水尤为严重,在城市中推广中水系统具有重要意义.以扬州市某小区为研究对象,通过问卷调研的方式对居民对水资源现状认知情况,节水意识,中水认知情况以及中水应用场景接受情况等进行了调研分析,结果显示目前居民对水资源认知情况有限,节水意识有待提高,大多数人对于中水不了解,对于中水应用有一定的顾虑.研究表明,为节约城市水资源,推广中水系统应当首先普及水资源情况,提升居民节水意识,普及中水应用情况,控制中水水价以鼓励应用,对于小区建设中水应用系统有指导意义.关键词:城市水资源;中水系统;节水意识;调研中图分类号:T B ㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀d o i :１０．１９３１１/j．c n k i ．１６７２Ｇ３１９８．２０１９．１７．１０４１㊀引言中国是一个水资源短缺的国家,根据２０１７年环境公报显示,我国人均水资源仅为２５００立方米,不到世界人均水资源的１/４.随着社会的快速发展,城市人口急剧增加,水资源短缺越来越严重,节约水资源刻不容缓.中水系统的推广和应用是节约用水的重要途径之一.中水是指在废水或雨水经过适当处理以满足某些水质目标并满足某些使用要求后可用于有益用途的水.中水相比海水淡化和跨流域调水具有明显的优势.从经济角度来看,中水的成本是最低的.而中水系统技术主要是指社区内废水(洗澡㊁洗涤㊁厨房㊁厕所)的集中处理之后,应用于社区绿化浇水㊁洗车㊁冲洗家用厕所,达到节水的目的.中水系统是缓解水资源短缺的有效途径,是实现水资源可持续利用的重要环节,具有一定的经济和社会效益.国外中水系统早在上世纪８０年代就开始运用于实践.国内中水系统起步相对较晚,目前主要集中在北方缺水城市,而南方水资源相对丰富,城市居民对此认识并不深刻.本文通过调研问卷的方法对扬州某小区居民的用水常识和对中水系统接纳程度进行了调研分析,采集了扬州某小区１２３份有效调研问卷,调研了居民对扬州市的水资源现状的了解情况和用水情况和期望中水水价以及中水应用场景.本文有助于加深对居民水资源和中水认知情况的了解,对于小区中水系统设计和建设有指导意义.２㊀研究内容本文通过调研问卷的方法对扬州某小区居民的用水常识和对中水系统接纳程度进行了调研分析,采集了１２３份有效调研问卷.分析了居民对水资源现状的认识情况,对中水系统的认知情况和应用态度,之后根据调研情况提出推广中水系统的对策和措施.２．１㊀居民对水资源现状认识据«２０１７年扬州市水资源公报»显示,扬州市水资源总量１７．５４亿m ３,而扬州市总供水量３４．７１亿m ３,。