2014年生物医学成像的数学方法

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过去的四分之一个世纪里发生了重大的进步,带来了生物医学成像在生命科学最重要的地位。一般来说,生物医学成像的范围包括数据采集、图像重建、图像分析,包括理论、方法、系统和应用程序。而多种成像模式,如x射线计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI),变得越来越复杂,所涉及的数学方法在这些模式中扮演越来越重要的角色在解剖进一步提高性能,功能,细胞和分子的应用程序。这个问题是促进研究的总体目标和发展生物医学成像通过发布高质量的研究论文在这个快速增长的跨学科领域。由于时间限制,这个特殊的问题主要集中在4种生物医学成像模式:CT, MRI,超声波,和荧光成像技术;几种生物医学图像处理方法也参与其中。每篇论文发表在这个特殊的问题是由至少两个评论家和修订根据评论家的评论。

CT成像,a .蔡等人开发了一个有效的迭代图像重建(IIR)算法,利用锥束CT重建,基于全变差(电视)最小化克服信息检索方案的计算复杂度锥束CT重建;L.-z。邓等人提出了一个混合重建方法结合电视和nonaliasing contourlet变换(NACT)和使用Split-Bregman方法来解决优化问题。该算法利用CT图像的几何信息,相比小波和稀疏的表示梯度算子。

核磁共振成像,以减少耗时在核磁共振图像重建,问:李等人提出了一个并行计算方法是基于一本小说patch-based外地运营商(帕诺人)。仿真结果表明,该方法可以加快PANO-based MRI多次重建与原来的相比。w .他等人介绍了直接凸规范核磁共振相位展开算法铅忠实的相位校正。还分析高阶张量分解引入交叉纤维在扩散磁共振成像检测t Megherbi et al .,这提供了一个更好的角分辨率和精度比古典maxima定位法。

生物医学图像处理、r . Jaramillo等人用小波域滤波改善普龙尼的表现方法。在这个工作中,MRI图像被认为是影响只有通过Rician噪音,和一个新的小波域双边过滤过程是实现减少图像的噪声。x王等人提出了一个模型,允许健壮性噪声处理的强度不均匀性和弱边界问题在医学图像分割对图像分割使用region-scalable判别和合适的能源。还提出活动轮廓模型,引入了一个总能量作为罚函数在医学图像分割提出了t .刘et al。另一个基于活动轮廓分割方法是f . Akram等人提出的强度不均匀的MRI图像,使同质区域的边界检测。

不仅CT和MRI还其他医学成像模式,如超声波和荧光成像,都包含在这个特殊的问题。研究。Ueng等人设计了一个特殊的过滤器针对抑制斑点和增强特性的超声图像。在这种方法中,扩散张量的强度在每个像素代表的形式海赛矩阵用来计算每个像素的特征值。特征值被用于检测和分类底层结构和优化策略是提高分类。然后,基于计算出的结构类型,选择可行的过滤器的过滤池抑制斑点和增强功能。x林等人使用三维荧光光谱成像调查是否和Tubeimoside 1(掘进机1)如何影响HepG2细胞,这表明,荧光光谱法是一种很有前途的替代流式细胞术在癌症研究。计算模型来估计通量密度与包容是由生物介质Gantri。在这项工作,整个设置中处理空间和随机不同折射率匹配实际应用和勒让德积分变换方法是求解辐射传递方程。

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和分享最新的研究工作提供了一个机会。

彭锋
Kumar Durai
Fenglin刘
刘晓波曲

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