摘要：针对现有双视图肿块检测方法存在的问题,提出一种适用于致密型乳腺X线图像的直接对比双侧视图信息的计算机辅助肿块检测方法.为提高双侧图像对称区域的匹配精度,分割图像中的胸肌区域及腋窝区域,建立仅包含乳房区域的生理坐标系;综合乳腺生理特征及肿块病理性质提取感兴趣区域,以梯度图像的局部三元模式特征距离作为尺度测量对称像素的相似度,有效地降低了肿块检测假阳性率.采用北京大学人民医院乳腺中心提供的临床图像进行算法性能实验,结果表明,生理坐标系在定位与匹配对称区域方面具有良好的性能;与现有双视图肿块检测方法相比,在相同的肿块检测正确率下,文中方法获得更低的检测假阳性率.

摘要：精准找出异常离群数据有利于确保大规模数据在应用中的精确度,为此,设计了基于孤立森林的多离群点数据检测算法。首先,采用近似符号聚合算法处理大规模数据的多条件时间序列,再通过计算欧氏距离分析多条件时间序列的相似度,而后采用加权调整法调整相似曲线,剔除其中的异常数据,完成对大规模数据的清洗;利用清洗后的数据构建孤立树形成孤立森林,将待检测数据作为孤立森林的输入量,通过计算数据样本点到每棵树根节点的距离,实现对离群点数据的检测。实验结果表明:该算法能够有效地检测出离群点数据,在针对大规模数据离群点的检测时,检测结果精确度较高。

摘要：2D/3D多模态配准在医学影像导航手术中起着重要作用,主要用于提供术前三维图像和术中二维图像的实时信息,帮助医生精准定位病灶,规划手术路径,从而提高手术的安全性和效率。提出了一种2D/3D多模态医学图像配准算法,首先利用Swin Transformer优秀的特征提取能力,构建了初始姿态估计模型,实现姿态参数的快速预测;接着,为了提升整个配准方法的鲁棒性,引入基于Grangeat关系的粗配准方法;最后设计了基于梯度下降的精配准模块,以提升整个配准过程的精确性,且在该模块将Sobel微分算子与归一化互相关结合,提升了参数优化过程中的灵敏度。实验结果表明,所提配准方法在正位和侧位配准中的误差满足配准要求,配准成功率有显著提升。

摘要：立体匹配技术是立体视觉研究领域的难点,利用图像的特征信息解决对应问题是研究的热点.本文在提取基于边缘仿射不变区域检测器的基础上,设计了基于区域颜色信息和几何信息的彩色图像立体匹配算法.该算法首先对所提取的不变区域进行颜色空间量化,在此基础上根据两种色彩之间的距离进行色彩聚类,然后计算直方图的二次距离,并进行相似性度量,最后根据区域间几何性质进行误匹配剔除.实验证明,该算法能降低解决对应问题的复杂性,提高正确匹配率.该方法对于目标识别、三维重建、非接触测量等研究均具有重要的意义.