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1.
基于水平集的牙齿CT图像分割技术
汪葛, 王远军
计算机应用 2016, 36 (
3
): 827-832. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.827
摘要
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824
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牙齿的计算机断层扫描(CT)图像中存在边界模糊、相邻牙齿粘连等情况,且拓扑结构较为复杂,要实现准确的牙齿分割非常困难。对传统的牙齿CT图像分割方法,特别是近年来用于牙齿分割的水平集方法进行介绍,对其水平集函数中各能量项进行研究,并通过对比实验体现水平集方法的优越性。基于水平集的牙齿CT图像分割方法中水平集函数的能量项主要包括:竞争能量项、梯度能量项、形状约束能量项、全局先验灰度能量项、局部灰度能量项。实验结果表明基于混合模型的水平集方法分割效果最佳,切牙与磨牙分割准确率分别为88.92%和92.34%,相比自适应阈值和传统水平集方法,分割准确率总体提升10%以上。在综合利用图像信息和先验知识的基础上,通过对水平集函数中能量项进行优化和创新,有望进一步提高分割的准确率。
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2.
基于图形处理器加速的医学图像配准技术进展
查珊珊, 王远军, 聂生东
计算机应用 2015, 35 (
9
): 2486-2491. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2486
摘要
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390
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针对目前医学图像配准技术无法满足临床实时性需求问题,对基于图形处理器(GPU)加速的医学图像配准技术进行综述探讨。首先对GPU通用计算进行概述,再以医学图像配准基本框架为主线,对近年来基于GPU加速的医学图像配准技术在国内外发展现状进行深入研究,并针对正电子发射型计算机断层显像(PET)和电子计算机断层扫描(CT)数据的非线性配准问题,分别基于中央处理器(CPU)和GPU平台进行配准实验,通过实验结果的对比,体现GPU加速配准技术的优越性。基于GPU加速的自由形变(FFD)和归一化互信息(NMI)结合的非线性配准方法配准后互信息值略低于CPU平台的配准结果,但其配准速度是CPU平台的12倍。基于GPU加速的配准算法在保持配准精度的基础上,配准速度都得到了很大的提升。
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