生物医学成像是一个快速增长的领域提供先进的工具,临床生物医学研究和临床应用,鉴于其无创能力揭示微妙的结构性变化的生物组织和可视化体内生理和病理过程在细胞和分子水平。数学方法与成像理论、模型和生物医学成像重建算法。x射线计算机断层扫描(CT)是一个成功的数学方法在医学成像中的应用。CT的数学模型可以减少氡转换。拉东变换的逆变换是在1917年发明的氡。磁共振成像(MRI)是一种通用的医学成像方法。MRI可以提供更多的诊断信息比任何现有的成像技术。它不涉及使用电离辐射,因此没有相关的有害影响。逆快速傅里叶变换(传输线)是一个标准的核磁共振图像重建的方法均匀采样K-space数据。从非均匀K-space数据,迭代算法可以提高图像质量的核磁共振图像重建。 In the optical molecular imaging, the radiative transport equation (RTE) is the fundamental equation to describe photon propagation in biological tissues. The forward solution predicts photon propagation in the optical molecular imaging. The inverse solution can reconstruct molecular probe distribution in a small animal for providing unique insights into disease pathogenesis, drug development, and responses of therapy. The solutions for RTE usually involve analytical methods, Monte Carlo (MC) method, diffusion approximation (DA) method, simplified spherical harmonics method, and some numerical methods.

在这个特殊的问题,综述了每篇论文至少两个评论家和修订根据评审意见。这个特殊的问题覆盖了大多数常见的生物医学成像模型和各种图像处理方法,如登记、分割、等等,都涉及到。正电子发射断层扫描(PET)成像模型,两个衰减校正方法基于x射线CT (CTAC方法)和(SE-AC方法)发射图像分割与蒙特卡罗方法模拟和比较。同步微ct成像模型,半自动分割算法提取完整的腺泡结构被提出。对于超声波成像模型,颈总动脉分割方案基于主动形状模型可以得到更好的结果,促进翻译的颈3 d我们临床护理监测动脉粥样硬化疾病进展和回归。对于核磁共振成像模型,基于mesh-deformation约束的图像配准算法仔细调查。图像分割的发展对颅内动脉瘤和旋转协变生物医学图像处理方法应用进行了总结。此外,为了加快并行成像,稀疏约束重建方法提出了变量分离方法和验证:全变差(电视)最小化内部断层扫描算法,动态和健壮的盲水印方案来抵抗常见的扭曲,修改全球和修改线性对比拉伸技术识别不同阶段和物种的疟疾,一个3 d的基于可变形模型指导非刚性的三维医学图像配准和融合,数学或计算模型对癌基因失活,一群神经影像因子分析模型应用程序通过分配单独的因素模式控制和患者团体产生更合理的因子得分和模式,不同的味噌沃尔泰拉方法模型模拟超声造影剂信号,一个自动化的过程,确定一个主对象在一片是一个候选人对主动脉夹层或加索尔基于对比增强CT数据,基于图像的计算技术来量化个人划痕和擦伤的严重程度和方向,结合遗传算法和闭环获得最佳三元命令最大化的组织比相比,磁声层析成象和磁感应(MAT-MI)产生导电性生物组织具有高空间分辨率的图像。加速战略荧光分子断层扫描(FMT)早期光子提出使用图形处理单元(gpu)。与早期的光子荧光分子断层扫描(FMT)可以有效地提高空间分辨率和保真度的重建结果。 An efficient compressed sensing-based algorithm is proposed for CT image reconstruction from few-view data to suppress the streak artifact. The compressed sensing (CS) algorithm shows the potential to accurately recover images from highly undersampled data. The discriminant analysis techniques are discussed using MRI to identify the correlative pattern of brain changes for differentiating parkinsonian syndromes. A hybrid multiscale and multilevel image fusion algorithm for green fluorescent protein (GFP) image and phase contrast image of Arabidopsis cell is proposed. This algorithm uses different fusion strategies for different detailed subbands, which include neighborhood consistency measurement (NCM) that can adaptively find balance between color background and gray structure. A detrended fluctuation analysis (DFA) method is applied to image analysis to investigate the characteristic of different type of simulated and lymphoma image. A method is presented to estimate the tilt and decentration of intraocular lens (IOL) more accurately. The Bayesian hierarchical model for the analysis of categorical longitudinal data is investigated from sedation measurement for MRI and CT. In vivo MRI of local drug delivery is discussed to visualize and quantify the time resolved distribution of MRI contrast agents.

这些论文代表一个深刻的观察到艺术的状态,以及未来的这种生物医学成像领域的主题。我们希望这个特殊的问题吸引了同行的广泛关注。

Wenxiang琮
世卫组织Kumar Durairaj说
彭锋