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基于相關(guān)性的醫學(xué)圖像插值算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(河南科技大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,河南 洛陽(yáng) 471003)

作者簡(jiǎn)介:

周 悅(1989-),女,河南洛陽(yáng)人,碩士研究生,主要從事數字圖像處理方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391.41

基金項目:

河南省科技廳自然科學(xué)基金(112102310313)。


Medical Image Interpolation Algorithm Based on Correlation
Author:
Affiliation:

(College of Electronic Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, China)

Fund Project:

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    摘要:

    鑒于醫學(xué)圖像層間插值是圖像三維重建的關(guān)鍵環(huán)節,它直接影響人體組織器官三維重建結果的準確性;為克服以往醫學(xué)圖像插值方法低效率,邊緣模糊的缺陷,提出了一種新的醫學(xué)圖像插值算法;該方法利用人體斷層掃描數據中體素相關(guān)性和組織相關(guān)性,對人體組織進(jìn)行分類(lèi),采用以不同的方式對不同類(lèi)別的點(diǎn)進(jìn)行插值,并對這些點(diǎn)進(jìn)行校驗;實(shí)驗結果表明,該算法在插值圖像的精度以及時(shí)間上比現有的同類(lèi)插值算法有了很大的改善,圖像邊緣更加清晰,能有效地應用于三維重建。

    Abstract:

    Considering the interpolation of cross-sectional medical images is one of the key steps of 3D medical image reconstruction and it directly affects the accuracy of the results on the three-dimensional reconstruction of human tissues and organs. To overcome the shortcomings such as blurred border of images and lower efficiency caused by present interpolation methods, an interslice interpolation in view of the relativity for medical images is presented in this paper. This algorithm which makes good use of voxel relativity and structure relativity can classify human tissue, and then the different methods are adopted to interpolate the different points, In addition, error checkout is introduced to check the mismatching points.And the experimental validation and analysis indicate that our proposed algorithm has less computational complexity and improves the quality of image, and the edge of these images will be clearer. The result can be used to 3D reconstruction effectively.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

周悅,陳家新.基于相關(guān)性的醫學(xué)圖像插值算法計算機測量與控制[J].,2014,22(9):2918-2921.

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歷史
  • 收稿日期:2014-04-25
  • 最后修改日期:2014-05-28
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-18
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