基于变分偏微分方程的B超医学图像处理方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11101218
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0304.椭圆与抛物型方程
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

本课题拟研究基于变分偏微分方程的B超医学图像处理方法。具体研究内容包括B超图像中斑点噪声的拟制问题和B超图像的分割方法。B超图像中的斑点噪声是一种乘性噪声,它与传统的加性噪声有本质的区别。本课题主要研究思路是结合B超图像的成像原理,深入分析不同器官(如肾脏)成像以及不同病理(如肝癌)原因造成的斑点噪声的统计特征,应用变分方法,在已有模型的基础上,提出一些新的变分模型,实现对斑点噪声的合理去除以及B超图像的自动精确分割。并从理论和数值方面深入分析这些变分模型,给出新模型的快速数值求解方法。深入研究这些问题,对于B超医学图像分析具有重要意义。

结项摘要

本项目经过近三年的科学研究,在全体项目组成员的共同努力下,预期目标已基本达到。在B超医学图像去噪、超声图像分割以及彩色图像灰度化等方面取得了一系列的科研成果。在此期间,项目组共发表科研论文8篇,其中SCI期刊源论文5篇,EI收录6篇,国内核心期刊论文1篇。其中,项目负责人以第一作者发表SCI期刊源论文3篇,EI收录论文3篇,国内核心期刊论文1篇。所取得的研究成果主要体现在如下几方面:..在基于变分偏微分方程的B超图像去噪研究方面:(1)基于广义K-L距离,提出一新的斑点噪声去除模型。从理论上证明该变分模型BV解的存在唯一性,并给出该模型的快速数值求解方法。(2)针对B超医学图像中斑点噪声具有Raleigh分布的特征,推导出一新的斑点噪声去除模型,并从理论上证明了该模型的解与另一超声图像斑点噪声去除模型—Jin-Yang模型(2011年)的解在Gamma收敛的意义下是一致的。(3)给出了泊松图像去噪模型(Le模型)一基于框式约束的ADMM快速数值求解方法。(4)证明了图像修复中的一双曲-抛物耦合的方程组模型弱解的存在性。..在基于变分偏微分方程的B超图像分割研究方面:(1)针对B超图像中斑点噪声具有Fisher–Tippett分布的特征,结合肾脏超椭圆先验形状,提出一新的活动轮廓线模型,分割肾脏中的病状区域,并给出了该模型的快速数值算法。(2)提出一种基于Rayleigh 分布的B超图像分割模型, 给出该模型的快速数值求解方法。..在基于变分偏微分方程的彩色图像灰度化(图像去彩)研究方面:(1)提出一新的基于凸优化的图像去彩模型,并给出了该模型的快速数值求解方法。(2)结合彩色图像各通道之间的局部方差信息和全变差正则化途径,提出一新的基于变分方法的图像去彩模型。在证明该变分模型BV解的存在唯一性基础上,结合ADMM算法给出了该模型高效快速的数值算法,并证明了所提算法的全局收敛性。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Fast reduction of speckle noise in real ultrasound images
快速降低真实超声图像中的散斑噪声
  • DOI:
    10.1145/3586031
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Signal Processing
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    黄杰;杨孝平
  • 通讯作者:
    杨孝平
A Contrast Maximization Method for Color-to-Grayscale Conversion
彩色到灰度转换的对比度最大化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Multidimensional Systems and Signal Processing
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    金正猛;Ng; Michael K.
  • 通讯作者:
    Michael K.
Ultrasound kindey segmentation with a global prior shape
具有全局先验形状的超声肾脏分割
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Visual Communication and Image Representation
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    黄杰;杨孝平
  • 通讯作者:
    杨孝平
A Fast Total Variation Algorithm for Multiplicative Noise Removal
乘性噪声消除的快速全变分算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications(Natural Science)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金正猛;郦志新
  • 通讯作者:
    郦志新
基于框式约束的快速全变差图像泊松去噪算法
  • DOI:
    10.1016/j.epsr.2016.03.019
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金正猛;杨燕
  • 通讯作者:
    杨燕

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其他文献

Alpha稳态噪声下基于Meridian范数的全变分图像去噪算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨真真;杨震;李雷;金正猛
  • 通讯作者:
    金正猛
A Variational Model for Spatially Weighting in Image Fusion
图像融合中空间加权的变分模型
  • DOI:
    10.1137/20m1334103
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    SIAM Journal on Imaging Sciences
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    金正猛;Junkang Zhang;Lihua Min;Michael Ng
  • 通讯作者:
    Michael Ng
基于Retinex理论的全变差图像分割方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    南京邮电大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    伍艺萌;金正猛;闵莉花
  • 通讯作者:
    闵莉花
Cauchy噪声下基于全变分的两阶段模糊图像分割算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    南京邮电大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨真真;杨震;李雷;金正猛
  • 通讯作者:
    金正猛
基于耦合全变差的快速图像着色算法
  • DOI:
    10.11999/jeit180141
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金正猛;李晓伟;武婷婷;杨真真
  • 通讯作者:
    杨真真

其他文献

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金正猛的其他基金

基于几何变分的MR医学图像选择性分割理论与算法研究
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    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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