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脑肿瘤和脑出血自动检测关键技术研究
  • 项目名称：脑肿瘤和脑出血自动检测关键技术研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60771007
  • 申请代码：F010810
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2010-12-31
  • 项目负责人：冯焕清
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：中国科学技术大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

脑肿瘤和脑出血是常见的颅脑占位性病变，其正确检测具有重要的临床意义，但面临正常解剖结构的复杂性和病变表现的多样性难关。本项目将根据多层螺旋CT数据，研究这类病变自动检测中的关键技术，为构建其计算机辅助诊断系统作方法学准备。研究重点1）探讨利用多种图谱自动检出颅脑占位性病变的可行性；2）研究形变场图谱和小波特征向量图谱的创建方法；3）研究用多种图谱检测病人图像与正常人图像的灰度、形态、纹理差异的方法；4）如何与医生读片经验融合构建颅脑病变自动检出的模糊推理系统。希望弥补国际上仅对单一病变进行研究和在方法上过分偏重形态学分析的不足，做出有国际先进水平的工作。

中文主题词： 多层螺旋CT；脑肿瘤；脑出血；图谱；自动检测
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 17
  • 8
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
同体呼气相和吸气相肺部高分辨率CT体积图像的配准
一种基于小波特征向量的颅脑病变自动检出方法
A Novel Automatic Abstract Method of Lung Texture Tree from HRCT Images
基于特征向量的颅脑CT图像分割方法
基于Voronoi图的磁共振PROPELLER数据网格化算法
MRI快速序列的旋转伪影校正
基于改进Random Walk算法的磁共振图像脑组织分割
基于相对模糊连接度的联合主动轮廓模型及其在医学图像分割中的应用
基于Random-Walk算法的DR图像分割方法
基于SMDC连接代价算子的肺血管分割算法研究
高分辨率颅脑CT图像纹理统计图谱的创建与应用
用改进的耦合水平集方法从MSCT中分割左心室
基于改进多尺度ASM和非刚性配准的4D-CT左心室分割
基于特征向量统计图谱的颅脑CT图像中病变检出的初步研究
高分辨率颅脑CT图像纹理统计图谱 的创建与应用
基于配准前特征提取的颅脑病变检出方法研究
具有大形变特征的颅脑CT图像的非刚性配准
会议论文
A novel approach for localization and extraction of left ventricle in MSCT data
Accelerated Detection of Intracranial Space-occupying Lesions with CUDA Based on Statistical Texture
Automatic Landmark Detection and Non-rigid Registration of Intra-Subject Lung CT Images
A Novel Automatic Segmentation of the Left Ventricle Cavity and Myocardium in MSCT Data
An Eigenvector-based Corresponding Points Auto-Detection Algorithm for Non-rigid Registration of CT
Left ventricle segmentation from MSCT data based on random walks approach
Automatic 3D Segmentation of Lung Airway Tree: A Novel Adaptive Region Growing Approach
Accelerated diffeomorphic non-rigid image registration with CUDA based on demons algorithm
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