毛海群
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 供职机构：南方医科大学生物技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 血管内超声图像斑点模拟与滤波方法被引量：3
- 2015年
- 目的:在血管内超声(Intravascular Ultrasound,IVUS)中存在的斑点,严重影响图像的质量、图像的细节,以及图像处理的后续工作。为了研究IVUS图像中斑点的特性,以及验证IVUS图像去噪算法的性能,需要对标准图进行模拟加噪。在此基础上,为了提高IVUS图像的质量,便于图像的后处理,需要对IVUS图像进行滤波,在降低噪声的同时保留图像边缘,图像细节等的诊断信息。方法:采用Rayleigh噪声斑点模拟法,对标准图加入Rayleigh噪声后进行下采样,再利用Lanczos核函数进行差值得到所需的模拟图像,通过比较加噪图像与原图的相关系数和互信息,获得最优的模拟参数。基于双边滤波器,本文引入了一种改进双边滤波器算法,通过修改像素邻近度权值,以及像素相似度权值衰减程度的参数,自适应滤除乘性噪声,并且结合迭代,进一步提高滤波效果。通过比较滤波前后的PSNR以及SSIM,确定算法中的最优参数。结果:利用Rayleigh噪声,采样间隔为1或2,插值函数选用Lanczo2或Lanczo3,所得到的模拟图像与原IVUS图像的相似度最佳。对于改进双边滤波器σr取0.6,掩模大小取9×9,迭代次数取5可以取得最佳的滤波效果。结论:本文提出的Rayleigh噪声斑点模拟法可以有效地模拟IVUS图像中的斑点噪声。与传统的非线性滤波器相比较,改进的双边滤波器可以有效去处斑点,保护图像中重要的细节,本文所提出的改进双边滤波器达到了更为理想的滤波效果。
- 黄雍珉杨丰林慕丹毛海群周宇佳
- 关键词：血管内超声双边滤波器
- 基于IVUS图像序列的关键帧提取和分析在临床上的应用被引量：3
- 2015年
- 本文提出一种基于图像灰度的关键帧提取的门控方法,用于减少血管内超声(IVUS)图像序列纵切方向上的运动伪影。首先将IVUS图像换到极坐标下,通过频谱分析和滤波技术,提取反映心脏运动的一维信号簇,检索滤波后信号的极值,寻找关键帧,组成门控序列。实验结果分析表明本文算法快,平均每帧处理时间为17ms。从IVUS图像序列的纵向可视图上观察,门控序列和原始序列趋势一致,减少了锯齿形状,具有良好的连续性。采集12组临床IVUS序列[图像(876±65)帧,血管长度(14.61±1.08)mm],计算门控前后序列的血管容积、管腔容积和平均斑块负荷。统计实验结果发现,门控序列血管容积、管腔容积显著小于原始序列,平均斑块负荷差异性不显著,符合临床诊断需要。血管面积方差和管腔面积方差显著小于原始序列,表明门控序列较原始序列稳定。
- 毛海群杨丰黄铮崔凯王欣昕
- 关键词：血管内超声成像门控关键帧
- 基于流形学习的血管内超声图像序列运动伪影抑制及应用研究
- 目的：以流形学习为基础，提出一种基于血管内超声(IVUS)图像序列的门控方法，抑制IVUS序列纵切方向上的运动伪影.方法：应用流形学习方法中的拉普拉斯特征映射算法，将高维IVUS图像序列降到低维流形中，利用低雏特征向量，...
- 毛海群杨丰林慕丹黄铮崔凯王欣昕
- 关键词：血管内超声成像门控流形学习
- 基于流形学习的血管内超声图像序列关键帧的提取及应用被引量：1
- 2015年
- 目的以流形学习为基础,提出一种基于血管内超声(IVUS)图像序列的关键帧门控方法,抑制IVUS序列纵切方向上的运动伪影。方法应用流形学习方法中的拉普拉斯特征映射算法,将高维IVUS图像序列降到低维流形中,利用低维特征向量,构建一个距离函数来反映心脏运动规律,将IVUS图像分为心脏舒张末期和非心脏舒张末期两类,从而提取关键帧,组成门控序列。结果临床采集13组IVUS序列(图像915±142帧,血管长度15.24±2.37 mm),计算门控前后图像序列的血管容积、管腔容积和平均斑块负荷。统计实验结果,表明门控序列血管容积、管腔容积显著小于原始序列,门控前后序列的平均斑块负荷差异性不显著,满足临床诊断要求。血管面积方差和管腔面积的方差显著小于原始序列,表明门控序列较原始序列稳定。在IVUS图像序列的纵切图像上,门控序列减少了锯齿形状的运动伪影,与原始序列形状一致,且具有良好的连续性。并将本文方法与已有的提取门控序列方法进行对比。结论本文方法算法简单稳定,抑制了IVUS图像序列的纵向运动伪影。
- 毛海群杨丰林慕丹黄铮崔凯王欣昕
- 关键词：血管内超声成像门控关键帧流形学习
