期刊简介

本刊是由中国科学院主管,经国家科委、新闻出版署审核批准的理、工、医相结合的国家级学术刊物,杂志创刊于1985年,现为月刊(内文160页,约35万字)。杂志主要刊出放射学(包括CT、MRI、普通X线)、超声医学、介入治疗学、影像技术学、超声工程学、电子内镜学、核医学等学科的最新研究成果。本刊主要特点是:①综合影像;②信息量大;③理、工、医相结合;④传播及时。该刊是基础科研人员和临床医务人员学术交流的园地,是广大医生晋升中高级职称的重要依据,也是中国科学院唯一的医学工程技术与临床相结合的刊物。

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  • 杂志名称:中国医学影像技术杂志
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院声学研究所
  • 国际刊号:1003-3289
  • 国内刊号:11-1881/R
  • 出版周期:月刊
期刊荣誉:《CAJ-CD》规范执行优秀奖期刊期刊收录:JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 医学文摘, 哥白尼索引(波兰), 文摘与引文数据库, SA 科学文摘(英), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 文摘杂志, 知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
中国医学影像技术杂志2012年第07期

超声图像中基于经验模态分解自动提取内-中膜厚度

张晶;杨平;谢耀钦;林宛华;张元亭

关键词:内-中膜厚度, 经验模态分解, B样条, k均值
摘要:目的 为改善传统人工标记测量血管内-中膜厚度(IMT)的准确性和稳定性,提出基于图像分割技术的经验模态分解(EMD)改进算法.方法 采用EMD改进算法去噪,根据血管壁的特点,在其中的极值点插值步骤使用非均匀的二维B样条函数,在水平和垂直方向上控制网格的密度不同,分别满足不同的分辨精度和平滑程度要求,改进了原始的二维EMD算法;然后通过K均值方法从图像中分离出血管腔、血管壁和其他组织,使用数学形态学算法逐步得到终的内-中膜组织分割结果.结果 改进EMD算法取得了较好的重建和滤波效果,有效克服了超声图像的强噪声和低分辨力对图像分割的限制,整个算法分割比较准确,算法复杂度相对较小.结论 改进EMD算法是在超声图像中自动提取内-中膜的较有潜力的方法,能有效去除超声噪声,同时保留条纹结构的细节和边缘信息,有望于其他强噪声环境下提取条纹结构.