医学图像查询

医学图像压缩感知matlab

探讨了大数据技术在医学领域特别是对非结构化医学图像查询的应用，以癫痫病例研究为例。文章首先强调了大数据技术在医疗领域的关键性，并指出需要新的框架来利用这些技术。主题包括医疗大数据、Hadoop技术、数据驱动的医学、非结构化医疗数据和基于内容的医学图像查询。文章提出了如何构建一个能够高效查询海量非结构化医学数据的框架，并在癫痫领域进行了实际应用验证。框架通过结构化数据过滤临床数据仓库，并通过Hadoop分布式执行特征提取模块，完成对非结构化数据的查询。文章还讨论了Hadoop在医疗领域的性能优势及其在处理大数据方面的重要性。对于医学图像处理中的非结构化数据，文章建立了特定的模块进行特征提取，展示了其在癫痫研究中的有效性。

一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。为简化检测任务，决定采用数字图像处理技术。发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点事不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2的范围，因此想保留I1-I2区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。（5）处理后的I1-I2范围内的图像，线性扩展到0-255灰度，以适应液晶显示器的显示。结合数字图像处理，解决这些问题。

医学影像领域中，.img/.hdr 文件格式（属于 Analyze 格式）已逐渐被淘汰。为确保图像数据的互操作性和长期保存，将这些文件转换为更通用的 DICOM 格式 (.dcm) 至关重要。

MATLAB的EGDE源代码图像配准工具箱是专为医学图像设计的，提供了广泛的注册功能，包括2D和3D注册、对称和仿射配准，以及非刚性配准。工具箱支持流体和弹性正则化，以及基于光流、相位差和多项式展开的配准方法。

本资源探讨了医学影像处理中的图像编码、旋转和配准技术，提供了相关程序和素材资源。

提出了一种基于小波变换和多尺度积局部区域统计量的新型图像融合算法，简称为MPLVDDWT算法。在图像融合过程中，利用多尺度积实现了有效的去噪，有助于突出融合图像的细节特征。作者采用熵和标准偏差等统计评价指标，验证了算法在保留原始图像信息的同时，增强了图像的细节信息。实验结果显示，该方法在医学图像处理中具有显著的应用潜力。

采用小波变换法，结合不同的融合规则，将CT和MR医学图像的近似系数和细节系数进行有效整合，实现多模态医学图像的精准融合。该MATLAB代码优化提升了融合效果和计算效率。

生物信号和生物医学图像处理第五章代码

医学图像处理工具包DFT的Matlab源码3DImageToolkit是一个C++库，通过连接组件的区域可缩放拟合能量来执行基本的图像过滤和半自动分割。此分割方法背后的理论可以在费德勒等人的研究中找到。该工具包随BSD许可证发布，详细信息请参见作者的文件。