医学图像处理关键技术解析

56、CT图像的值的范围是多少?

Hounsfield单位通常表示在 -1000 到 3000 的范围内,不过不同厂商可能有不同的表示方式,如可能以 0 到 4000 的无符号整数来表示。

57、阅读胶片与阅读数字图像有哪些区别?

阅读胶片与数字图像的比较

阅读胶片

  • 胶片性质 :为硬拷贝,便于运输和阅读。
  • 专业阅读设备 :需使用灯箱系统。
  • 灯箱优势
  • 能很好地控制对比度。
  • 可同时展示多张胶片。
  • 通过按钮选择图像。
  • 时间感知 :用户不会将运输时间视为等待时间,拿到图片后可立即使用。

阅读数字图像

  • 传输过程 :用户发起图像传输,从请求到传输完成的时间被视为等待时间。
  • 时间感知变化
  • 即使切换到数字报告后准备时间减少,但放射科医生仍可能感觉等待时间增加。
  • 随着数据量增大,等待时间问题可能更严重。
  • 显示设备限制
  • 显示器存在空间和对比度分辨率有限的问题。
  • 专业阅读站比普通TFT显示器昂贵。
  • 难以像大尺寸灯箱那样同时展示大量图像。
  • 用户界面要求 :需要合适的用户界面来弥补显示设备的不足。

58、医疗工作站的显示器有哪些要求?

以下是调整为 Markdown 格式的文本内容:

  • 灰度监视器亮度应大于或等于50英尺朗伯
  • 应采用可控照明以消除监视器反射
  • 环境光照水平应尽可能低
  • 显示器控制台若不用于图像解读,要求可放宽
  • 专业阅片系统应能控制外部光照对图像对比度的影响
  • 需有合适的用户界面来弥补监视器空间不足的缺陷

59、列出医疗工作站中可能提供的一些图像操作方法。

图像处理功能

  • 图像显示
  • 图像检索与显示
  • 设置图像值与渲染强度映射的窗口和级别
  • 图像打印

  • 图像增强

  • 放大
  • 对比度增强
  • 噪声过滤

  • 图像注释

  • 图像分析

  • 距离和角度测量
  • 体积估计或测量
  • 简单分割技术

  • 3D成像

  • 电影模式切片视图
  • 最大强度投影
  • 表面和体积渲染

  • 专门解释或支持特定规划任务

  • 如外科手术、放射治疗

60、指出用于支持人类感知图像的增强技术与用于支持计算机辅助分析的增强技术在目标上的一个差异。

用于支持人类感知图像的增强技术目标是提高图像中物体对人类观察者的可感知性;用于支持计算机辅助分析的增强技术是作为后续自动图像分析的预处理步骤。

61、列举至少两个将感知对比度等同于全局对比度时存在的问题。

  1. 全局对比度不考虑图像中强度的分布情况,例如图像可能大部分像素强度低于某个低阈值,只有一个像素值为 $ I_{\text{max}} $(可能由伪影导致),但按全局对比度衡量该图像却是完美的。
  2. 全局对比度假设前景像素数量约等于背景像素数量,不能很好地反映实际图像中复杂的像素分布情况。

62、为什么直方图均衡化作为自动图像分析方法(如自动分割)的预处理没有用?

直方图均衡化的局限性

直方图均衡化并不总是能达到预期效果。使用 作为信息内容的度量意味着,应通过将频繁出现的强度值扩展到更大范围来增加其信息,但这会以减少很少出现的强度值的信息为代价。

熵不考虑图像中关于对象的任何信息,且每个像素都同等重要。例如,会以降低前景对比度为代价来增强 MR 图像中大的深色背景区域。

此外, 自适应直方图均衡化 虽然能改善局部对比度,但不再保证图像中所有位置 $(i,j)$ 和 $(k,l)$ 满足 $f(i,j) \leq f(k,l)$ 时 $g(i,j) \leq g(k,l)$,这可能会使观察者和大多数计算机算法感到困惑。

因此, 直方图均衡化不适合作为自动图像分析方法的预处理

63、为什么将拉普拉斯滤波器与平滑滤波器(如高斯滤波器)结合使用是有用的?

拉普拉斯滤波器对噪声非常敏感,与平滑滤波器结合使用可以减少噪声对其的影响。

64、说出使用均值滤波器而非二项式滤波器的缺点。

当在频域中的高频衰减与二项式滤波器相当时,均值滤波器在频域的衰减具有高度各向异性,而二项式滤波器并非如此,这可能会导致边缘的各向异性增强,从而给后续的边界检测步骤带来问题。

65、中值滤波会产生哪种伪影?在什么条件下会产生?

中值滤波可能产生的伪影及对应条件

  1. 若区域大小仅为单个像素,中值滤波会移除该像素
    - 条件 :函数在该区域需为常数,通常要在保证函数近似常数的前提下使邻域尽可能大,极端情况就是区域为单个像素。

  2. 在尖锐角落,中值滤波会去除角落
    - 条件 :在尖锐角落不存在边界为直线的邻域,通常邻域大小需使边界近似为直线。

  3. 边界可能改变
    - 条件 :分离区域 r1 和 r2 的边缘处信噪比不够高,无法确保噪声幅度始终低于 r1 和 r2 之间的信

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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