摘要：针对乳腺癌超声图像分割问题,提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的算法。首先,进行了超声图像分割网络的算法设计;其次,将整理好的数据集制成COCO数据集图像分割形式,提取了训练集和测试集;最后,采用迁移学习方法对网络进行了训练,得出全部测试集的乳腺癌超声图像分割结果图,并且以Dice系数、交并比和平均类准确率为评价指标对图像分割效果进行了评估。结果表明,该算法的Dice系数达到0.91,显著提升了乳腺癌超声图像病变组织的分割精确度。

摘要：超声引导的经皮介入治疗已在临床中得到了广泛应用。针对机器人辅助的超声引导治疗中探头接触力引起软组织形变的问题,提出一种考虑软组织形变的实时无参考超声图像综合评估方法。所提方法在超声图像亮度和锐度评估的基础上,融合组织或腺体的聚集特性设计了一种多维度的超声图像评价指标。为了验证所提方法的有效性,分别采集前列腺体模、内置囊肿的体模、猪肝脏组织,以及内置囊肿的猪肝脏组织4种不同模型的超声图像进行实验测试与分析,并基于斯皮尔曼秩相关系数分析了主客观评价的相关性。实验结果表明单幅图像的平均评估时间为68.8 ms,满足实时应用的需要。本文所提方法实现了机器人辅助治疗中实时超声图像的有效评估,并且评估结果与主观评价具有良好的一致性。

摘要：美图美景带给人们美的享受。“超人”们运用手中的探头,心中的创意,将技术与艺术完美结合,绘就一幅幅精美“画作”。本期起,将陆续展出一系列精美超声图像,这些超声图像突破了原有超声技术的限制和原有的超声认知,既具有很强的艺术感,也拓宽了诊断边界,对疾病的诊断具有积极作用。

摘要：针对超声图像分辨率低、组织和器官间的对比度低,图像具有弱边界并且包含严重的斑点噪声,导致分割非常困难的问题,结合超声图像自身的特点,提出一种适合超声图像的交互式图割的分割方法.首先用各项异性的扩散方法去除斑点噪声;然后构造能量泛函,在能量模型中增加曲线长度的约束,建立源点、汇点和图像的像素点之间的关联,定义泛函模型的数据项和规整化项;最后给出能量泛函能用图割最小化的证明,详细推导了能量泛函模型的求解,根据能量模型的特点构建相应的s-t图,并给出了图割方法步骤.实验结果表明,该方法能够精确、快速地分割出图像中的目标,解决了图割模型容易出现小区域和曲线不光滑的问题,分割效果优于传统的图模型.

摘要：作品1 "嫦娥奔月与玉兔"-7周胚胎

摘要：双吐演奏是单簧管演奏法中的一个重要技巧。演奏时舌部位置和运动决定了双吐演奏的音色。舌部技巧的运用处于闭塞的口腔,教师只能根据自身的经验对其进行主观判断。如果能将影像技术运用到对舌部位置和运动的观测,就会有助于教师对学生施以更为客观并有针对性的指导。因此,作者和其团队尝试了以超声仪对双吐演奏时的舌部进行扫描录像,旨在确认超声图像在观测和评估舌部运动上的可行性。文章重点介绍了相关实验方法,并概述了实验中所获取的定量数值。实验的结果显示,超声图像有助于对舌部运动进行定性及定量观测,是指导双吐演奏的有效方法。

摘要：证明了非锐化掩模滤波等价于具有Huber流导函数的PM异质扩散.基于最小可信尺度和局部尺度控制,提出一种用于对数压缩超声图像斑点噪声抑制的异质扩散(LSCAD)方法.该方法无需假设斑点统计分布,直接从一、二阶方向导数的局部特征估计噪声强度,并利用所估计的局部噪声设计可调扩散过程,能根据图像中斑点程度在任何位置或方向上停止.合成图像和临床B超图像实验证实,本法能有效抑制斑点噪声、增强组织边缘而不丢失特征细节.同时,将该方法与前人方法进行比较以验证其性能.

摘要：目的:提出一种基于深度学习的眼科超声图像智能辅助诊断方法,以为眼科疾病的智能化临床诊断提供辅助分析。方法:首先,建立眼科超声图像数据集,在数据集上完成Res Net-50、Dense Net-121和Mobile Net 3种网络模型的训练,并通过准确率、宏平均精确度、宏平均敏感度、宏平均F_(1)值以及AUC值评估模型的分类性能,通过模型文件大小和检测测试集图像的平均用时评估模型的实时性能,选出最合适的眼科超声图像智能辅助诊断模型。然后,通过梯度加权类激活映射方法实现图像异常组织区域的热力图可解释性分析。最后,基于Py Qt工具包完成眼科超声图像智能辅助诊断软件开发。结果:与Res Net-50和Dense Net-121模型相比,Mobile Net模型整体性能较优,准确率、宏平均精确度、宏平均敏感度、宏平均F_(1)值、AUC值分别为0.9485、0.9266、0.9305、0.9281和0.9958,模型文件大小和检测平均用时分别为56.69 Mi B和0.0890 s。设计的眼科智能超声辅助诊断软件能够实现眼科超声图像的智能识别和热力图可解释性分析。结论:基于深度学习的眼科超声图像智能辅助诊断方法可以准确地识别眼科超声图像,能够满足眼科疾病临床诊断需求。

摘要：在超声引导经皮介入治疗中,为集成多模态图像信息来弥补单一超声图像的不足,提出一种实时超声图像与CT图像的融合方法,使临床医生在实施介入治疗时得到患者病灶的多模态图像信息成为可能。首先,利用电磁定位系统,得到12个铅球球心的磁场坐标和CT图像坐标,利用两个点集的ICP配准算法,将磁场坐标系和CT图像坐标系进行配准;其次,利用电磁定位系统,将和超声探头固连在一起的电磁传感器自身坐标系与磁场坐标系进行配准;然后,利用超声探头的机械设计尺寸,将超声坐标系与电磁传感器自身坐标系进行配准;最后,通过多个坐标系的转换关系将超声坐标系配准到CT图像坐标系,最终将实时超声图像统一到CT图像中,并在软件中测量融合误差。在该方法下,实时超声图像与CT图像的融合误差为(0.71±0.03)mm,在软件中可以清晰地看到两种图像的实时融合效果。因此,该方法可以有效地将实时超声图像与CT图像进行融合,为介入治疗的精准性提供相应的技术支持。

摘要：肾脏肿瘤已经成为威胁人类健康的重要疾病之一。超声检查具有普及率高、价格低廉、无辐射等诸多优点,已广泛应用于肾脏肿瘤的诊断中。超声图像中肾脏肿瘤的准确分割是制定治疗方案的基础。肾脏肿瘤往往生长在肾皮质中间,分割容易受到周围脏器干扰,而且超声图像对比度低、斑点噪声严重,使得肿瘤分割困难。本文根据肾脏超声图像的特点,提出基于自适应分区演化水平集(ASLSM)的肿瘤分割算法。首先,将感兴趣区域图像分区;然后,融合内外能量项和梯度设计目标函数,并自适应调整二者比例;最后,根据质心原理和零水平集内外相似度自适应卷积半径及曲率,进行曲线演化。将本算法用于肾脏超声图像,实验结果中豪斯多夫距离(HD)为(8.75±4.21)mm,平均绝对距离(MAD)为(3.26±1.69)mm,戴斯系数(DICE)为0.93±0.03。与传统的方法进行比较,实验结果证明本算法可以获得更加准确的肿瘤分割结果,今后本算法或可为辅助医生定位和诊断肾脏肿瘤提供便利。