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王光磊: 作品数：30 被引量：55H指数：4; 供职机构：河北大学电子信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金河北省教育厅项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生交通运输工程更多>>

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基于KNN的DSA图像去噪及GPU的快速实现被引量：2: 2016年; 为快速地去除或减少DSA(Digital Subtraction Angiography)图像的噪声,对比评价KNN(K Nearest Neighbors)算法对高斯噪声、泊松噪声、斑点噪声、椒盐噪声4种噪声去除或减少的效果,帮助医生快速准确地为病人诊断疾病。提出的算法主要贡献在于构建了基于GPU(Graphics Processing Unit)的加速方法,使传统图像去噪的运算速度得到大幅提升。基于图像降质、图像还原过程建模,使用KNN算法对4种噪声去除或减少,并对算法做并行化处理,利用GPU加速实现去噪的过程。通过实验得出,KNN算法能较好地去除或减少高斯噪声、泊松噪声来还原DSA图像,使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)编写可在GPU上运行的程序,利用GPU对1 024×1 024像素的24位深度的DSA图像去噪,平均渲染帧率能达到190.53 f/s(帧/秒),较传统CPU(Central Processing Unit)串行,平均处理速度提高70.86倍。使用GPU加速能够快速地处理数据量较大、计算密集的DSA噪声图像,实现有效并且快速的高斯噪声去除,帮助医生精、准、快地诊断疾病。; 王光磊裴晨辉苑昊王斌刘秀玲; 关键词：DSA KNN GPU CUDA 图像去噪

基于FGCM的冠脉OCT图像纤维斑块分割算法: 2020年; 冠脉OCT图像中的纤维斑块精确分割对于冠心病的诊断具有重大意义。针对模糊C均值算法邻域信息和空间信息利用率低,在分割具有弱边界的纤维化斑块过程中容易产生过分割的情况,提出了基于自定义窗口的邻域信息项和具有全局约束项G的FCM算法,即FGCM算法。首先,对OCT图像进行预处理,去除噪声。然后,采用自定义窗口获取像素强度的邻域信息,并将邻域信息和创造性提出的全局约束项G添加到FCM算法,使用FGCM算法分割纤维化斑块。最后,采用数学形态学方法作为后处理操作平滑斑块边界。通过对具有典型纤维化斑块特征的8个病例进行测试,与医生手动标记纤维化斑块(金标准)和其他文献的算法进行对比,测试结果显示所提算法分割精确度进一步提高,达到90%,能够进一步对血管狭窄程度进行定量分析,辅助医生制定诊断方案。; 范同乐李艳王光磊王洪瑞韩业晨; 关键词：邻域信息 FCM

基于区域生长和聚类的主动脉CTA图像序列分割算法被引量：3: 2015年; 针对人体主动脉CTA序列图像的特点,提出了一种基于区域生长和聚类的序列分割新算法.在确定好合适的分割阈值范围后,结合基于区域生长的算法对主动脉的目标区域进行轮廓提取,然后对得到的目标轮廓在基于isodata的算法上进行聚类处理,由于主动脉在空间上的连续性,可以将聚类后得到的目标区域的聚类中心作为下一幅CT图像新的种子点再进行区域生长,从而实现仅在选择单幅图像种子点的情况下一次性完成整套CT序列图像的分割.实验结果表明,本文算法计算量小,分割精度高,可以完整准确地将主动脉从CT序列图像中分割出来.; 王光磊苑昊魏帅时亚松刘秀玲; 关键词：主动脉聚类

改进的基于特征融合MOSSE冠脉目标追踪算法被引量：1: 2021年; CT血管造影(computed tomography angiography,CTA)作为一种无创、检测精确较高的辅助诊断方法,尚急需能有效消除冠脉目标附近干扰噪声并寻求可全自动快速准确追踪目标的新算法以大幅减轻医生阅片压力、辅助其进行可靠诊断与治疗。提出了一种特征融合的误差最小平方和(minimum output sum of squared error,MOSSE)冠脉目标追踪新算法,通过提取冠脉血管多个特征,将其融合加入现有的MOSSE追踪方法,实现全自动准确快速追踪冠脉目标。使用河北大学附属医院9位患者(5男4女,均龄65岁,其中6位有冠心病史)的CTA数据进行了算法验证,并与文献已报道基于中心线提取和基于区域生长的现有冠脉目标提取算法进行了处理结果对比分析。结果表明,新算法处理追踪一例患者切片数据仅需耗时0.02 s,多个病例的平均准确度达94.30%,性能优于上述现有冠脉目标提取算法,能实现全自动准确高效追踪到形态变化剧烈的冠脉目标,可为冠心病的临床诊治起到更为高效的辅助作用。; 王霞王光磊李艳王洪瑞; 关键词：CT血管造影

一种3D掌纹认证方法: 本发明公开了一种3D掌纹认证方法，该方法是先对3D掌纹进行预处理，变为一维图像，然后计算类内图相对和类间图相对的相干系数并作为新样本，使用新样本对堆栈式降噪自动编码机进行训练，提取到新样本特征，并得到训练好的降噪自动编码...; 刘明苗荣凡刘秀玲娄存广王光磊刘晓光; 文献传递

基于双尺度并行注意力网络的肺实质分割: 2022年; 自动准确地对肺实质进行分割对于肺癌辅助诊断至关重要。近年来,深度学习领域的研究者们提出了许多基于U型网络(U-Net)改进的肺实质分割方法。但是现有的分割方法忽视了不同层级间特征图语义信息的融合互补,并且无法区分特征图中不同空间与通道的重要性。为解决该问题,本文提出双尺度并行注意力(DSPA)网络(DSPA-Net)架构,在“编码器—解码器”结构中引入了DSPA模块和空洞空间金字塔池化(ASPP)模块。其中,DSPA模块通过协同注意力(CA)得到特征图精确的空间和通道信息,并对不同层级特征图的语义信息进行聚合。ASPP模块利用不同空洞率的多个并行卷积核获取不同感受野下包含多尺度信息的特征图。两个模块分别解决了不同层级特征图与同一层级特征图中多尺度信息处理问题。本文在卡格尔(Kaggle)竞赛数据集上进行了实验验证,实验结果证明该网络架构与目前主流的分割网络相比具有明显的优势,戴斯相似性系数(DSC)和交并比(IoU)的值分别达到了0.972±0.002和0.945±0.004。基于以上研究,本文实现了肺实质自动准确的分割,为注意力机制和多尺度信息在肺实质分割领域的应用提供参考。; 冯凯丽任莉莉吴彦林李艳王洪瑞王光磊; 关键词：肺实质分割

辉光放电光谱激发源的射频功率驱动及自动控制系统被引量：6: 2016年; 射频辉光放电原子发射光谱仪(RF GD-OES)的显著优势在于既能分析导体样品,又能直接分析非导体固体样品,在微纳米非金属涂镀层材料的逐层分析领域有着广泛应用。为此,介绍了射频辉光放电光谱激发源采用的射频功率电源及功率匹配器的工作原理,并结合双向可控硅交流调压技术研制了射频电源的计算机自动控制系统,给出了射频输出信号的计算机控制结果。采用本射频功率驱动及自动控制系统,结合自行研制的Grimm型辉光放电激发源,对有机防腐涂层样品进行了溅射激发,溅射效果良好。给出了溅射坑表面形貌图以及显微照片,经实验测得,逐层溅射速率为52.9 nm/s。采用本系统对1Cr18Ni9Ti不锈钢标准样品进行了分析精密度测试,Cr、Cu、Ti、Al元素测试结果相对标准偏差(RSD)均<2.6%。; 万真真王永清施宁周颖昌唐予军王光磊; 关键词：射频功率匹配辉光放电光谱仪可控硅

一种冠状动脉CT血管造影图像分割方法: 本发明提供了一种冠状动脉CT血管造影图像分割方法。该方法包括如下步骤：首先对CTA图像进行预处理，包括中值滤波和阈值分割，预处理后得到二值图像；之后标记二值图像中所有的连通区域，并求各连通区域的特征信息；再利用特征匹配机...; 刘秀玲苑昊王光磊魏帅; 文献传递

基于K-means聚类与改进随机游走算法的冠脉光学相干断层图像斑块分割被引量：7: 2017年; 光学相干断层成像技术(OCT)现已发展成为国内外较热门的冠状动脉内影像技术,其中冠脉OCT图像的斑块区域分割对易损斑块的识别和研究有着重大意义。本文提出了一种基于K-means聚类与改进随机游走的新算法,实现了对冠脉钙化、纤维化斑块和脂质池的半自动化分割。本文主要创新点为改进了随机游走算法的权函数,将图像中像素间的边与种子点之间的距离加入到了权函数定义中,增加了弱边界的权值,防止了过分割现象的发生。本文基于以上方法对9名冠状动脉粥样硬化患者的OCT图像进行了斑块区域分割。通过对比医生手动分割结果,证明了本文方法具有良好的精度和鲁棒性,以期本文方法可对冠心病的临床诊断起到一定的辅助作用。; 王光磊王鹏宇韩业晨刘秀玲李艳卢倩; 关键词：K-MEANS聚类随机游走算法光学相干断层成像技术

基于自动随机游走的DSA图像分割算法被引量：3: 2018年; 数字减影血管造影技术（DSA）是血管影像检查的金标准,对DSA图像进行血管分割可有效辅助医生对动脉粥样硬化的诊断。针对传统随机游走算法的不足,本文提出了一种基于自动随机游走的DSA图像血管分割算法。首先,采用一种新的自适应阈值分割法进行预分割,其次,通过结合数学形态学为随机游走算法提供种子点,实现自动化分割。本文选取7名病人的临床DSA图像进行实验,实验结果表明,本文方法克服了传统随机游走需人工设置种子点的局限性,与其他算法相比具有良好的精度与鲁棒性。可为临床医生提供更加丰富的血管结构信息,辅助诊断。; 王光磊王鹏宇王中阳刘秀玲卢倩杨磊; 关键词：数字减影血管造影技术随机游走算法自适应阈值

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