导读:本文包含了计算机辅助图像处理技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:计算机辅助诊断,超声,甲状腺结节
计算机辅助图像处理技术论文文献综述
刘隆忠,李擎,龙杏章,刘颖,云苗[1]（2018）在《基于计算机辅助诊断技术的超声图像处理软件对甲状腺结节诊断效能的初步研究》一文中研究指出目的通过比较基于计算机辅助诊断技术(CAD)的甲状腺超声图像处理软件(安克侦)与超声医师对甲状腺结节进行甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)评分的差别,初步探讨安克侦CAD软件在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的价值。方法选取2015年5月至2016年10月就诊于中山大学附属肿瘤医院的194例甲状腺结节患者的病例资料。每个病例选取一个结节进行分析,所有结节均经手术或超声引导下细针穿刺活检(US-FNA)病理证实。由两位年资不同的超声医师评估结节图像,分别对结节的5个特征(成分、回声、形态、边缘、强回声)进行评分,得出总的TI-RADS评分并分类。安克侦CAD软件则通过自动分析结节图像,得出基于美国放射学会(ACR)标准的TI-RADS评分。结果安克侦CAD软件的TI-RADS评分与高年资医师比较,差异无统计学意义(Z=0.964,P=0.335),与低年资医师比较,差异具有统计学意义(Z=5.593,P <0.001)。以TR5为恶性诊断界值,安克侦CAD软件的诊断敏感度与高年资医师比较,差异无统计学意义(84.62%vs86.54%,P=0.815),且其略高于低年资医师,但差异无统计学意义(84.62%vs 73.08%,P=0.052)。安克侦CAD软件、低年资医师、高年资医师评分的诊断特异度分别为65.56%、87.78%、82.22%,安克侦CAD软件明显低于低年资和高年资医师(65.56%vs 87.78%,χ2=12.893,P <0.01;65.56%vs82.22%,P=0.004)。CAD软件的ROC曲线下面积均低于高年资及低年资医师(0.735 vs 0.921,Z=4.537,P <0.0001;0.735 vs 0.898,Z=4.033,P=0.0001)。结论安克侦CAD软件对甲状腺结节的诊断敏感度与高年资及低年资医师相比,并无显着差异,但诊断特异度及诊断准确性均低于高年资及低年资医师。其综合诊断效能仍需进一步深入研究。(本文来源于《中华医学超声杂志(电子版)》期刊2018年12期）
李明[2]（2011）在《面向计算机辅助诊断的胶囊内镜图像处理与分析技术研究》一文中研究指出胶囊内窥镜是一种胃肠道疾病检测工具,具有无痛、安全、可全程检测等优点,目前已成为临床医学的研究热点。由于一次胶囊内镜检测会产生数万张图片,医生阅读图片需要耗费巨大的时间和精力,使用计算机进行胶囊内镜图像的处理成为-个发展方向,应用于该领域的图像处理技术逐渐兴起。多数胶囊内镜通过人体胃肠道时不能控制拍摄位置和角度,导致获得的图像受光照影响极大。明暗不均或光线太弱的图像都会降低医生的诊断效果。为了解决图像光照方面的问题,提出一种基于Retinex理论的图像增强模型,在保持图像颜色特性的前提下,能快速抑制图像中的光照不均现象。基于Retinex理论提出的模型大多建立在L2范数空间,而研究表明L1范数空间能更好的刻画图像的细节信息。新模型把Retinex理论转化成L’空间中的泛函极值问题,使得增强后的图像能较好的保持边缘特征。作为一种全变分模型,使用通常的方法计算时收敛缓慢,于是介绍了一种利用模型凸性的快速算法,可以实时处理胶囊内镜图像,极大加强了模型的可用性。除了能让医生更容易阅读图像,通过全变分模型增强的图像还有助于图像特征的自动检测。把该方法应用到胶囊内镜出血点检测,与增强前的图像进行比较,获得了明显的效果。胃肠道中的一些病变结构,如溃疡、肿瘤等,由于自身的组织特性,在胶囊内镜图片中显示出边缘模糊、光照不均、背景复杂等特征,使用常见的算法进行分割效果不佳。基于这些特征,提出了两个不同的模型用于胶囊内镜肿瘤的分割。通过分析活动轮廓模型及其相关变形模型后,总结了这些模型对边缘信息与区域信息的组织方式,提出了一种区域驱动边界制动的混合图像分割模型。该混合模型用一个可以收集全局信息的函数替代了CV(Chan T,Vese L)模型中由水平集函数产生的紧支撑函数,使得模型具有凸性,可以在全局范围内获得最优解。与已有算法相比,混合模型具有较好的边缘控制能力,能检测出较弱的边缘。由于胶囊内镜图像中的组织病变结构在光照情况下产生的阴影非常明显,边缘位置难以定位,混合模型中使用区域灰度差进行驱动的方法仍然不能获得准确的分割结果。在分析胶囊内镜图像阴影特征的基础上,又提出了一种基于全变分的图像分割模型。该全变分模型一方面利用初始信息锚定分割的大致区域,另一方面利用全变分的等高性,妥善处理了阴影对边界的模糊效应。相比前面的混合模型,全变分模型有意忽略图像的灰度信息,从而抑制了图像复杂背景因素的干扰。与现有的大部分经典图像分割算法相比,全变分模型的准确性获得显着提高。分类是医学诊断中一个非常重要的问题,在机器学习领域已经开发了大量算法用于样本的分类。胶囊内镜图像病例之间差异较大,而同一病例的图像序列又呈缓慢变化趋势,其图像特征空间比较符合流型假设。半监督学习是最近提出的一种机器学习范式,它使用少量的标注样本,可以大大提高分类的准确性,符合拥有大量数据而标注样本比较少的情况。把半监督学习中基于图模型的算法引入胶囊内镜图像的分类问题中,提出一种基于聚类图的新模型,可以有效提高原始模型的计算速度,对胶囊内镜图像分类问题也显示出很好的效果。(本文来源于《华中科技大学》期刊2011-05-01）
周丽琨,陈定方[3]（2008）在《图像处理技术在计算机辅助病理分析系统中的应用》一文中研究指出基于红细胞的自动病理分析,介绍图像处理技术在计算机辅助病理分析系统中的应用以及系统的软件组成.使用该系统可以方便地从血细胞图像中识别出畸变细胞,并与后台数据库中的信息进行匹配,从而实现计算机辅助病理分析.分析了如何获取医学图像,如何对数字图像进行坐标归一化等处理,如何计算红细胞的病理特征量从而实现对畸形细胞的标记等一系列算法,同时,提出了对现有的图像边缘检测算法的改进.(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2008年05期）
范希明,倪少杰,冉维志[4]（2003）在《计算机图像处理及模型设计技术辅助面部填充成形术的研究》一文中研究指出目的通过有效的术前设计达到面部填充成形术后医患双方均满意的手术效果。方法通过电脑成像及模型设计技术,对面部填充手术前后的效果进行模拟对比,并预塑填充假体进行面部填充成形术32例。结果本组32例患者,面部填充成形术均达到了预期满意的手术效果。结论应用该法可以于术前准确地设计手术中预填充假体的厚度、面积, 可获得满意的面部填充手术效果。(本文来源于《第一届东方美容外科医师大会会刊》期刊2003-11-01）
朱安定[5]（2002）在《计算机图像处理技术辅助精子运动能力分析研究》一文中研究指出计算机辅助精子运动能力自动分析技术是计算机图像处理技术在医学辅助诊断上的典型应用。传统的人工肉眼观察计数法费时费力，而且精度难以保障。随着微型计算机技术的飞速发展，使基于微型计算机的低配置辅助诊断系统成为可能。利用计算机图像分析技术不仅分析速度快，而且计算精度高、重复性好。所以计算机辅助分析已经成为现代生殖实验室中对男性不孕症诊断和人工授精样本优选的先进手段和追求目标。为此，我们开展了计算机图像处理技术辅助精子运动能力分析研究，取得了满意的结果。 本论文在给出系统实现的系统结构基础之上，详细阐述了系统的设计原理，提出了我们自己的帧内分割和帧间跟踪的精子动态图像分析的思想，给出了所有量化参数计算的全部算法流程，同时对分析精度的影响因素、分析质量的评估方法、采样频率对参数计算的影响等方面进行了深入的讨论。 针对精子显微图像的特点，论文分析比较了四种现存的图像分割算法的特点，进而判定：基于灰度直方图的最大类间方差阈值选取法是最适合不同背景光强和样本密度的分割方法。 论文还分析了不同的多目标跟踪算法，给出了在特定采样频率条件下能够跟踪的目标速度和样本密度之间应该满足的条件公式，提出了适于不同条件的多因素综合的邻域匹配跟踪算法。 24例临床样本比对研究结果表明，我们研究的算法能够满足临床的应用需求，有着广泛的推广价值和应用前景。(本文来源于《浙江大学》期刊2002-05-01）
李旭,杜瑞红,陈云峰[6]（1999）在《计算机图像处理技术辅助法医鉴定系统的开发》一文中研究指出图像处理作为多媒体技术的一个重要分支,为计算机在法医学领域的应用提供了技术保障。在法医学领域有大量案例的图片资料需要计算和处理。(本文来源于《中华医学信息导报》期刊1999年04期）
计算机辅助图像处理技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
胶囊内窥镜是一种胃肠道疾病检测工具,具有无痛、安全、可全程检测等优点,目前已成为临床医学的研究热点。由于一次胶囊内镜检测会产生数万张图片,医生阅读图片需要耗费巨大的时间和精力,使用计算机进行胶囊内镜图像的处理成为-个发展方向,应用于该领域的图像处理技术逐渐兴起。多数胶囊内镜通过人体胃肠道时不能控制拍摄位置和角度,导致获得的图像受光照影响极大。明暗不均或光线太弱的图像都会降低医生的诊断效果。为了解决图像光照方面的问题,提出一种基于Retinex理论的图像增强模型,在保持图像颜色特性的前提下,能快速抑制图像中的光照不均现象。基于Retinex理论提出的模型大多建立在L2范数空间,而研究表明L1范数空间能更好的刻画图像的细节信息。新模型把Retinex理论转化成L’空间中的泛函极值问题,使得增强后的图像能较好的保持边缘特征。作为一种全变分模型,使用通常的方法计算时收敛缓慢,于是介绍了一种利用模型凸性的快速算法,可以实时处理胶囊内镜图像,极大加强了模型的可用性。除了能让医生更容易阅读图像,通过全变分模型增强的图像还有助于图像特征的自动检测。把该方法应用到胶囊内镜出血点检测,与增强前的图像进行比较,获得了明显的效果。胃肠道中的一些病变结构,如溃疡、肿瘤等,由于自身的组织特性,在胶囊内镜图片中显示出边缘模糊、光照不均、背景复杂等特征,使用常见的算法进行分割效果不佳。基于这些特征,提出了两个不同的模型用于胶囊内镜肿瘤的分割。通过分析活动轮廓模型及其相关变形模型后,总结了这些模型对边缘信息与区域信息的组织方式,提出了一种区域驱动边界制动的混合图像分割模型。该混合模型用一个可以收集全局信息的函数替代了CV(Chan T,Vese L)模型中由水平集函数产生的紧支撑函数,使得模型具有凸性,可以在全局范围内获得最优解。与已有算法相比,混合模型具有较好的边缘控制能力,能检测出较弱的边缘。由于胶囊内镜图像中的组织病变结构在光照情况下产生的阴影非常明显,边缘位置难以定位,混合模型中使用区域灰度差进行驱动的方法仍然不能获得准确的分割结果。在分析胶囊内镜图像阴影特征的基础上,又提出了一种基于全变分的图像分割模型。该全变分模型一方面利用初始信息锚定分割的大致区域,另一方面利用全变分的等高性,妥善处理了阴影对边界的模糊效应。相比前面的混合模型,全变分模型有意忽略图像的灰度信息,从而抑制了图像复杂背景因素的干扰。与现有的大部分经典图像分割算法相比,全变分模型的准确性获得显着提高。分类是医学诊断中一个非常重要的问题,在机器学习领域已经开发了大量算法用于样本的分类。胶囊内镜图像病例之间差异较大,而同一病例的图像序列又呈缓慢变化趋势,其图像特征空间比较符合流型假设。半监督学习是最近提出的一种机器学习范式,它使用少量的标注样本,可以大大提高分类的准确性,符合拥有大量数据而标注样本比较少的情况。把半监督学习中基于图模型的算法引入胶囊内镜图像的分类问题中,提出一种基于聚类图的新模型,可以有效提高原始模型的计算速度,对胶囊内镜图像分类问题也显示出很好的效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
计算机辅助图像处理技术论文参考文献
[1].刘隆忠,李擎,龙杏章,刘颖,云苗.基于计算机辅助诊断技术的超声图像处理软件对甲状腺结节诊断效能的初步研究[J].中华医学超声杂志(电子版).2018
[2].李明.面向计算机辅助诊断的胶囊内镜图像处理与分析技术研究[D].华中科技大学.2011
[3].周丽琨,陈定方.图像处理技术在计算机辅助病理分析系统中的应用[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2008
[4].范希明,倪少杰,冉维志.计算机图像处理及模型设计技术辅助面部填充成形术的研究[C].第一届东方美容外科医师大会会刊.2003
[5].朱安定.计算机图像处理技术辅助精子运动能力分析研究[D].浙江大学.2002
[6].李旭,杜瑞红,陈云峰.计算机图像处理技术辅助法医鉴定系统的开发[J].中华医学信息导报.1999