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基于眼动感知信息的彩色图像感兴趣区域提取算法被引量：2: 2011年; 提出了一种由眼动感知信息引导区域生长的彩色图像感兴趣区域提取算法。在对被试眼动感知数据分析的基础上,算法首先提取感兴趣位置点,然后以这些点的邻域信息作为种子点,在特定的颜色空间中采用颜色同质准则提取出一系列初始感兴趣区域,最后将这些区域按照被试的"关注度"进行排序得到最终的感兴趣区域。算法在RGB、HSV、L*a*b等颜色空间中进行了测试。实验结果表明,提出的算法在RGB和HSV色彩空间中得到的感兴趣区域更加符合人的主观感知,具有一定的应用价值。; 李双刘伟徐伟栋厉力华柯尔挺武利Bin Zheng; 关键词：视觉感知感兴趣区域眼动仪

基于改进Marching Cubes算法的乳腺MRI肿块三维重建被引量：5: 2013年; 核磁共振成像MRI(Magnetic Resonance Imaging)是目前乳腺癌肿块诊断的常用辅助手段,对图像的正确解析是关键,针对传统MC(Marching Cubes)面绘制算法应用于乳腺MRI图像的不足,提出了改进方法。首先利用乳腺MRI序列图相邻帧间图像灰度分布的相似,肿块组织形状相近等相关性,在RSF(Region-Scalable Fitting)模型的基础上利用初始轮廓迭代的方法提取肿块区域。接着将多组参数下获得的结果,依据每一帧与其前后帧的重叠面积越大越好作为条件进行筛选,使提取的等值面最优化。最后采用基于加权二次误差度量的三角形折叠方法,对面绘制产生的大量三角网格进行了简化。将所提出的改进方法应用于30例乳腺MRI序列图,实验结果表明,对于乳腺MRI肿块的三维重建在精度和绘制速度上都比使用传统MC算法有很大提高。; 朱益苗徐伟栋厉力华刘伟徐平张娟; 关键词：帧间相关性三角网格简化

乳腺肿块MRI图像的初始定位方法对比研究: 计算机辅助诊断对乳腺磁共振成像(MRI)中肿块区域的自动分割和测量为医生提供定量的诊断依据。由于医学图像本身的特异性与病灶对比度不够明显、边缘模糊等特点,目前尚未有一种稳定、普适的分割方法,因此通过对分割过程中不同阶段的...; 叶希鹏徐伟栋杨勇厉力华杨小丹张娟; 关键词：乳腺核磁共振成像模糊C均值; 文献传递

基于视觉感知信息的乳腺钼靶肿块检测分析与自动提取被引量：1: 2014年; 医生的视觉感知信息与影像诊断联系紧密,如何有效利用该信息以提高医学影像辅助诊断中的决策准确性,是一个具有前沿性和实际临床价值的研究课题。针对医生临床诊断时其视觉感知行为的分析和利用,探讨医生读片时单纯的视觉注视信息在多大程度上反映肿块位置(可检测性),以及如何利用视觉注视信息提取病灶。首先,用眼动仪采集医生读片时的注视点序列,每个注视点包括该点在钼靶影像中的相对位置、注视点停留时间和瞳孔直径等3个视觉特征,然后基于这些特征对注视点序列进行聚类分析,根据关注度评价找出医生浏览影像时的若干"关注点"位置,并对比分析其与肿块位置的关系,以评价"命中率";以关注点为引导,利用区域生长和水平集方法对肿块病灶进行提取。利用DDSM数据库和浙江省肿瘤医院数据库的75张钼靶影像进行初步实验。将关注点数限制在4个以内时,肿块病灶命中率为58.49%,同时所有命中肿块中被完整提取的占70.97%。结果表明,医生视觉注意信息对肿块位置的反应有一定作用,有助于理解感知反馈提高诊断精度的内在机理。; 柯尔挺厉力华刘伟徐伟栋张娟张凌男ZHENG Bin; 关键词：视觉感知眼动仪

一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块分割方法被引量：2: 2011年; 提出一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块自动分割方法。首先,应用区域统计融合方法对图像进行粗分割,将得到的粗轮廓作为后续Graph Cuts分割的初始轮廓。在迭代优化阶段,引入多尺度分析方法,以高斯金字塔分解得到的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计高斯混合模型(GMM)参数,将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补,使得算法以较少样本快速确定GMM参数以执行Graph Cuts分割。另外,为了提高算法的分割速度,采用分水岭算法产生一个区域邻接图,以较少样本代替像素邻接图。将本文方法、交互式Graph Cuts算法以及GrabCut方法应用于110例肿块病灶图像时,分别获得1.57、3.46和5.01的平均误分率。结果表明,相比于传统分割方法,本文提出的多尺度方法具有更高的分割精度和鲁棒性。; 吴相颖徐伟栋厉力华刘伟张娟邵国良Zheng Bin; 关键词：GRAPH CUTS 多尺度乳腺X线图像

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国家自然科学基金(61001215)