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山羊颞下颌关节盘细胞的表面形貌和力学特性研究
  • ISSN号:1000-1182
  • 期刊名称:华西口腔医学杂志
  • 时间:2015.8.1
  • 页码:352-356
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(81160139).
  • 相关项目:基于NanoWizard3型生物原子力显微镜的颞下颌关节盘细胞及其自组装基体的力学行为研究
中文摘要:

针对口腔CT图像软组织部位分辨率低,细节不清晰的问题,提出一种基于数学形态学的图像处理方法,较好地避免了目前常用的直方图均衡、反锐化掩膜以及小波阈值增强等方法在图像处理过程中产生的细节丢失、噪声放大等缺陷。该方法通过对图像进行小波变换预处理,增强表达软组织信息的低频小波系数并重构图像,并解决了增强信息的同时带来的噪声放大问题。同时引入形态学开闭级联滤波器,增强特征信息,进一步去除噪声平滑图像。实验结果证明了该方法的有效性,有助于临床口腔软组织病灶部位的区分和诊断。

英文摘要:

Aiming at the problem of oral cavity CT image that its soft tissue part has low resolution and is unclear in details, we proposed a mathematical morphology-based image processing algorithm, which well avoids the defects of current common methods, including histogram equalisation, unsharp mask and wavelet threshold enhancement, generated in image processing such as the lost of details and the noise amplification, etc. By carrying out preprocessing of wavelet transform on the image, the algorithm enhances the expression of low frequency part of soft tissue information and reconstructs the image, and solves the noise amplification problem brought forward by information enhancement. At the same time, the morphological opening and closing cascade filter is introduced for feature information strengthening and further noise elimination and images smoothing. Experimental results prove the effectiveness of the algorithm, it is helpful for the clinic differentiation and diagnosis of the lesion of oral soft tissues.

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期刊信息
  • 《华西口腔医学杂志》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编:陈谦明
  • 地址:四川省成都市人民南路三段14号华西口腔医学院教学楼8层
  • 邮编:610041
  • 邮箱:hxkqyxzz@vip.163.com
  • 电话:028-85503479
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1182
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1169/R
  • 邮发代号:62-162
  • 获奖情况:
  • 1992年获全国优秀科技期刊二等奖,1995年获四川省十佳期刊,1997年获全国优秀科技期刊三等奖,2000获四川省年第二届优秀期刊一等奖,2003年获第二届国家期刊奖百各重点期刊奖,2005年获教育部组织的全国高校科技期刊先进集体称号,2007年获第一届四川出版期刊奖一等奖,2008年获教育部中国高校精品科技期刊奖、教育部全...,2009年获第二
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国生物医学检索系统,美国乌利希期刊指南,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:16713