吴龙海
- 作品数：7 被引量：10H指数：3
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院自动化系更多>>
- 发文基金：安徽省教育厅重点项目更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于收敛指数滤波和Hessian矩阵的肺结节检测算法
- 2008年
- 肺癌的早期形态多以肺结节的形式出现,对其正确检测有助于提高肺癌病人的存活率。针对肺部高分辨率CT图像中肺结节与血管横断面难以区分的问题,提出了一种基于收敛指数滤波和Hessian矩阵的肺结节检测算法。首先对基于向量域的收敛指数滤波器进行量化产生候选肺结节,然后设计基于三阶Hessian矩阵特征值的血管检测滤波器对血管进行检测标记,最后从候选肺结节中剔除血管横断面得到真阳性肺结节。实验结果表明,本文提出的检测算法具有较高的灵敏性和低假阳性。
- 吴龙海周荷琴李传富
- 关键词：HESSIAN矩阵CT图像
- 一种基于相关矩阵的肺结节增强算法
- 2008年
- 针对肺结节的增强,提出了一种基于相关矩阵的多窗口图像增强算法,以提高肺结节检测的精确性。作为肺结节检测的预处理部分,本算法可以有效减小传统算法对噪声的敏感度,更好地增强肺结节并抑制血管。实验结果表明,本文所设计的增强算法对于增强合成图像以及实际的肺CT图像都有较好的效果,可以用于基于CT图像的辅助诊断系统的设计中。
- 苗芬吴龙海周荷琴
- 关键词：图像增强HESSIAN矩阵相关矩阵CT图像
- 基于逆向Shear-Warp和边缘体素的快速重建算法
- 2009年
- 医学图像表面重建是协助医生对人体内部病变做出准确诊断的重要手段,而重建的速度直接影响医生的工作效率。为加快重建的速度,提出一种基于逆向Shear-Warp和边缘体素的快速重建算法。采取逆向Shear-Warp方法,减少了不必要的数据处理;通过在完全相反的两个方向上提取边缘体数据,得到全部的表面体素,重复利用这些体数据,而不必每次重新遍历整个数据场,提高了边缘体素的利用效率,达到了快速重建的目的。
- 赵亮周荷琴吴龙海
- 高分辨率CT图像的肺部病变计算机辅助诊断研究
- 肺癌是导致癌症病人死亡率高的主要原因,对它进行早期诊断和早期治疗是提高患者生存率的主要手段。肺癌的早期症状一般以肺结节的形态出现,因此正确检测出肺结节,及早了解肺部病变情况,进而及时治疗,对挽救肺癌病人的生命具有重要意义...
- 吴龙海
- 关键词：图像分割相关矩阵血管检测HRCT
- 文献传递
- 集成在Mini PACS中的虚拟内窥镜关键技术
- 本文介绍集成在Mini PACS中的虚拟内窥镜模块涉及的关键技术,阐述了虚拟内窥镜的导航原理、成像算法和加速技术.导航包括自动导航和交互导航两种方式,前者用来快速浏览器官内部,寻找病灶,后者用来对病灶进行仔细观察.在不牺...
- 吴龙海袁非牛周荷琴薛铮冯焕清
- 关键词：虚拟内窥镜体绘制自动导航SIMD
- 文献传递
- 基于高分辨率CT图像的肺结节检测被引量：3
- 2008年
- 结合二维检测的快速性和三维检测的准确性,提出了一种基于高分辨率CT图像的肺结节自动检测算法,即先用二维收敛度滤波器产生候选肺结节,再用三维Hessian矩阵检测滤波器去除假阳性肺结节。用病理CT数据验证,检测灵敏度达到90%,每层图片的平均假阳性结节数为0.33。
- 吴龙海周荷琴李传富
- 关键词：CT图像HESSIAN矩阵
- 从CT图像中自动分割出肺部区域的算法研究被引量：5
- 2008年
- 目的为用于肺部疾病的计算机辅助诊断,研究设计从CT图像中提取肺部区域的自动分割算法。方法在最优阈值分割的基础上,用自动区域生长去除气管/支气管区域,对边界跟踪法进行改进以快速去除背景干扰和获得肺部边界,最后进行肺部边界修补得到完整的肺部图像。算法采用迭代法寻找最优阈值解决了阈值选取的敏感性问题,提出了基于前层图像中气管/支气管位置的气管/支气管提取方法,避免了种子点的人工选取,基于前次搜索方向改进了八邻域搜索方法来提高边界跟踪的速度。结果用该算法对不同病人的4组胸部CT序列进行处理,能自动、快速地分割出肺部区域且精度较高。结论提出的算法能有效地从CT图像中自动提取肺部区域。
- 吴龙海周荷琴张鹿李传富
- 关键词：图像分割CT成像
