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基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合被引量：6: 1; 作者王丽芳史超宇 +2 位作者蔺素珍秦品乐高媛《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期238-245,共8页; 针对多模态医学图像融合中过完备自适应字典存在的大量冗余信息会导致图像重建质量不佳的问题,文中提出了基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合方法(JCPD)。该方法首先计算图像块的欧氏距离,通过比较设定的阈值和图像... 展开更多; 关键词多模态医学图像融合稀疏表示图像块聚类自适应字典学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于直觉模糊散度的噪声图像边缘检测被引量：2: 2; 作者刘祎张权 +3 位作者张鹏程宋胜涛陈阳桂志国《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第23期6-11,共6页; 针对传统图像边缘检测算法抑制噪声能力差的问题,提出一种基于直觉模糊集(Intuitionistic Fuzzy Set,IFS)的边缘检测算法。该算法设定了一个表示平坦区域的模板图像,并在图像窗口内构造了一种同时考虑了图像梯度和图像窗口的方差信息的... 展开更多; 关键词噪声图像边缘检测模糊直觉集(IFS) 模糊直觉散度(IFD); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于NSST域卷积神经网络的低剂量CT图像恢复被引量：2: 3; 作者刘祎高净植桂志国《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第23期209-215,共7页; 为解决低剂量CT(Low-Dose Computed Tomography,LDCT)图像中的噪声/伪影问题,提出一种基于非下采样Shearlet变换(Non-Sample Shearlet Transformation,NSST)的卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的NSST-CNN模型。训练时,对... 展开更多; 关键词低剂量CT 图像恢复非下采Shearlet变换卷积神经网络残差学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分区域处理的低剂量CT重建算法被引量：1: 4; 作者赵霞赵金龙 +3 位作者赵荣格陈燕桂志国刘祎《计算机工程与设计》北大核心 2022年第3期685-691,共7页; 为解决由于过度的量子噪声使低剂量CT重建图像质量产生退化的问题,提出一种基于分区域处理的联合先验低剂量CT统计迭代重建算法。对重建过程中的图像进行区域划分,对图像进行中值滤波并计算滤波图像的梯度,根据梯度划分出图像的边缘区... 展开更多; 关键词低剂量计算机断层扫描区域划分惩罚加权最小二乘法马尔可夫随机场全变分联合先验; 在线阅读下载PDF 职称材料

各向异性加权先验模型MAP投影域降噪被引量：1: 5; 作者李安迪刘祎 +1 位作者张权桂志国《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第22期180-185,共6页; 低剂量计算机断层扫描技术(Low-Dose Computed Tomography,LDCT)降低了X射线对人体的辐射,但射线剂量降低造成重建图像中存在严重的伪影和噪声,对临床医学诊断有很大干扰。针对此问题,提出一种改进的各向异性加权先验模型的最大后验(Max... 展开更多; 关键词低剂量CT 直觉模糊熵各向异性扩散 Huber先验最大后验(MAP); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合被引量：6: 1; 作者王丽芳史超宇蔺素珍秦品乐高媛; 机构中北大学山西省生物医学成像与影像大数据重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期238-245,共8页; 基金山西省青年基金项目(201601D021080) 中北大学研究生科技立项自然科学项目(20171441)资助; 文摘针对多模态医学图像融合中过完备自适应字典存在的大量冗余信息会导致图像重建质量不佳的问题,文中提出了基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合方法(JCPD)。该方法首先计算图像块的欧氏距离,通过比较设定的阈值和图像块的最小距离来剔除冗余图像块,减少冗余图像块的数量。然后,使用局部调制核回归(SKR)提取图像块的局部梯度信息作为聚类中心,将具有相同局部梯度信息的两种模态的图像块进行联合图像块聚类。在联合图像块聚类的基础上使用改进的K-SVD算法对图像块聚类形成的类簇进行训练得到子字典,并将子字典合并成自适应字典。最后,在自适应字典的作用下用正交匹配追踪算法(OMP)计算得到稀疏表示系数,再使用“2范数最大”的规则融合稀疏系数,之后通过重建得到融合图像。实验表明,与2种基于多尺度变换的方法和6种基于稀疏表示的方法相比,所提方法在保证字典信息的完整性和字典的紧凑性基础上使得融合的图像清晰度更高、对比度更强,便于临床诊断和辅助治疗。; 关键词多模态医学图像融合稀疏表示图像块聚类自适应字典学习; Keywords Multi-model Medical image fusion Spares representation Image patch clustering Adaptive dictionary lear-ning; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于直觉模糊散度的噪声图像边缘检测被引量：2: 2; 作者刘祎张权张鹏程宋胜涛陈阳桂志国; 机构中北大学山西省生物医学成像与影像大数据重点实验室中北大学信息与通信工程学院东南大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第23期6-11,共6页; 基金国家重点研发计划项目子课题(No.2016YFC0101602) 山西省回国留学人员科研资助项目(No.2016-085) +1 种基金中北大学校基金(No.XJJ2016019); 文摘针对传统图像边缘检测算法抑制噪声能力差的问题,提出一种基于直觉模糊集(Intuitionistic Fuzzy Set,IFS)的边缘检测算法。该算法设定了一个表示平坦区域的模板图像,并在图像窗口内构造了一种同时考虑了图像梯度和图像窗口的方差信息的隶属度函数,然后通过计算图像窗口与模板图像之间的模糊直觉散度(Intuitionistic Fuzzy Divergence,IFD)对边缘进行定位和输出。实验结果表明,对于被高斯噪声或均匀噪声严重污染的图像,该算法能够得到较好的检测结果。; 关键词噪声图像边缘检测模糊直觉集(IFS) 模糊直觉散度(IFD); Keywords noisy image edge detection Intuitionistic Fuzzy Se(tIFS) Intuitionistic Fuzzy Divergence(IFD); 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于NSST域卷积神经网络的低剂量CT图像恢复被引量：2: 3; 作者刘祎高净植桂志国; 机构中北大学山西省生物医学成像与影像大数据重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第23期209-215,共7页; 基金国家自然科学基金（No.61671413,No.61801438）山西省青年基金（No.201601D021080） +1 种基金山西省“1331工程”重点创新团队建设计划; 文摘为解决低剂量CT(Low-Dose Computed Tomography,LDCT)图像中的噪声/伪影问题,提出一种基于非下采样Shearlet变换(Non-Sample Shearlet Transformation,NSST)的卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的NSST-CNN模型。训练时,对数据集中的常规剂量CT(Normal-Dose Computed Tomography,NDCT)和LDCT图像做NSST分解,将LDCT图像的高频子图作为输入,LDCT和NDCT图像的高频子图的残差图像作为标签,通过CNN训练,学习LDCT高频子图和高频残差子图的映射关系;测试时,将LDCT图像的高频子图减去利用映射关系预测的主要包括噪声/伪影的高频子图,然后做NSST反变换得到高质量的LDCT图像。实验结果表明,与KSVD、BM3D以及图像域CNN方法相比,NSST-CNN模型得到的结果具有更高的峰值信噪比和结构相似度,更接近NDCT图像。; 关键词低剂量CT 图像恢复非下采Shearlet变换卷积神经网络残差学习; Keywords low-dose Computed Tomography(CT) image restoration non-sample Shearlet transformation convolutional neural network residual learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分区域处理的低剂量CT重建算法被引量：1: 4; 作者赵霞赵金龙赵荣格陈燕桂志国刘祎; 机构中北大学山西省生物医学成像与影像大数据重点实验室中北大学信息与通信工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2022年第3期685-691,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61801438) 山西省高等学校科技创新基金项目(2020L0282) +1 种基金临汾市科技计划基金项目(1911) 山西省面上青年基金项目(201801D221196)。; 文摘为解决由于过度的量子噪声使低剂量CT重建图像质量产生退化的问题,提出一种基于分区域处理的联合先验低剂量CT统计迭代重建算法。对重建过程中的图像进行区域划分,对图像进行中值滤波并计算滤波图像的梯度,根据梯度划分出图像的边缘区域和平坦区域,分别利用全变分正则化(TV)和高斯马尔可夫随机场(MRF)正则化对不同的区域进行惩罚,将这两种正则项作为联合先验应用到惩罚加权最小二乘重建算法中,使用超松弛迭代算法(SOR)对目标函数进行求解。仿真结果表明,该算法去噪能力强,能有效保护重建图像的边缘细节信息。; 关键词低剂量计算机断层扫描区域划分惩罚加权最小二乘法马尔可夫随机场全变分联合先验; Keywords low-dose CT regionalization penalty weighted least squares Markov random field total variation joint prior; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名各向异性加权先验模型MAP投影域降噪被引量：1: 5; 作者李安迪刘祎张权桂志国; 机构中北大学山西省生物医学成像与影像大数据重点实验室中北大学信息与通信工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第22期180-185,共6页; 基金国家自然科学基金(No.61671413) 国家重大科学仪器设备开发专项(No.2014YQ24044508) +3 种基金中北大学校基金(No.XJJ2016019); 文摘低剂量计算机断层扫描技术(Low-Dose Computed Tomography,LDCT)降低了X射线对人体的辐射,但射线剂量降低造成重建图像中存在严重的伪影和噪声,对临床医学诊断有很大干扰。针对此问题,提出一种改进的各向异性加权先验模型的最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)投影域降噪算法。该算法考虑到直觉模糊熵能够有效区分平滑区域和边缘细节区域,将其与传统的各向异性扩散系数相结合,构造了一种新的扩散系数,并采用局部方差实现其自适应调节;最后将该扩散系数融合于基于Huber先验的MAP优化估计算法框架中,实现对投影数据不同区域进行不同强度的降噪处理。该算法分别采用数字骨盆模型、Shepp-Logan头模型和数字胸腔模型三种体模进行验证,并与滤波反投影重建算法(Filter Back Projection,FBP)、惩罚重加权最小二乘法(Penalized Reweighted Least-Squares,PRWLS)、各向异性加权先验正弦图平滑算法进行对比。实验结果表明,利用所提算法重建出的图像中伪影明显减少,同时较好地保持了图像的边缘和细节信息。三种体模的信噪比分别为20.502 0 dB、23.294 8 dB、21.018 4 dB,所需时间分别为49.50 s、49.60 s、8.59 s。; 关键词低剂量CT 直觉模糊熵各向异性扩散 Huber先验最大后验(MAP); Keywords low-dose CT intuitionistic fuzzy entropy anisotropic diffusion Huber prior Maximum A Posteriori(MAP); 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合	王丽芳史超宇蔺素珍秦品乐高媛	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于直觉模糊散度的噪声图像边缘检测	刘祎张权张鹏程宋胜涛陈阳桂志国	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于NSST域卷积神经网络的低剂量CT图像恢复	刘祎高净植桂志国	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于分区域处理的低剂量CT重建算法	赵霞赵金龙赵荣格陈燕桂志国刘祎	《计算机工程与设计》北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	各向异性加权先验模型MAP投影域降噪	李安迪刘祎张权桂志国	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料