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基于图像分割的网络API设计与实现

电子设计工程

Electronic Design Engineering

第24卷Vol.24第24期No.242016年12月Dec.2016

近年来,脑部疾病以其高发病率、高死亡率、高致残率、高复发率及多并发症等特点成为威胁人类健康的重要因素。据报道,我国每年有超过200多万人发生脑疾,其中我国每年死于脑疾病患者约有100万以上,脑疾病病死率约为

45%。因而,如何借助于医学影像检查,定性和定量地分析脑

组织,进而分析与脑疾病的关系已经成为当前的研究热点。

核磁共振成像(MRI )是对脑部疾病进行诊断的重要手段[1]。由于大脑结构的复杂性和个体差异性,准确地在MRI 颅脑图像中测量感兴趣的脑组织是一项极为复杂和困难的任务。过去,定量化的测量脑组织尚不精确,病情诊断方面往往依赖医生的经验。随着计算机的应用与发展,医院管理信息化和智能化水平的不断提高,医院信息系统在医学图像的管理、分析和辅助医生诊断中发挥着不可替代的作用[2]。

本论文中通过前期改良的图像分割算法在脑图像中自动分割出脑室并计算脑室面积,可以弥补人工诊断的主观性和局限性,为临床诊疗提供了更加客观、全面的决策支持。另外,通过网络API 的形式提供服务,复杂的算法运算在服务器端完成,使用者只需在浏览器中进行简单的操作就可获得想要的结果。此方法不仅方便快捷,同时还大大降低对硬件资源的要求。

1总体设计思路

因图像分割算法涉及许多复杂的数学运算[3-7],如果采用

常用的编程语言(C/C++、Java 等)实现的话编程工作量将非常巨大。Matlab 是面向科学计算的常用软件,具有高效的数值计算及符号计算功能,且语法特征与C++语言极为相似,简单易用[8]。使用Matlab 可以轻松完成一些繁杂的数学运算,因此对于一些复杂的算法可以先通过Matlab 实现,然后被其它编程语言调用。在C 程序中调用Matlab 程序有两种方式

[9-10]

第一种是C 程序直接调用Matlab 引擎,第二种是将Matlab 程序打包成动态链接库文件(DLL )在C 语言环境下调用。两种方式各有优缺点,本文中采用第二种方式。首先利用

Matlab 实现图像分割算法[11-12],然后将Matlab 程序编译成C

可调用的Dll ,编写C 接口及数据转换程序并打包成DLL ,最后通过JNI 调用C 编译生成的DLL 完成网络API 的设计[13]。

2前期准备

文中实验中使用的计算机主要配置为intel i7-3770

CPU ,内存大小4G ,硬盘空间500G 。操作系统为Window XP ,C 编译器使用VC++6.0,Matlab 使用Matlab9.032位版本,Java 环境使用JDK 1.7.0_67版本,Web 应用服务器使用

基于图像分割的网络API 设计与实现

冯春雨1,赵建2,赵耀3

(1.河北省科学院应用数学研究所河北石家庄050081;2.河北师范大学河北石家庄050024;3.中国人民银行石家庄中心支

行河北石家庄050000)

摘要:通过图像分割算法在脑图像中自动分割出脑室并计算脑室面积,可以弥补人工诊断的主观性和局限性,为临床诊疗提供了更加客观、全面的决策支持。另外,通过网络API 的形式提供服务,复杂的算法运算在服务器端完成,使用者只需在浏览器中进行简单的操作就可获得想要的结果。此方法不仅方便快捷,同时还大大降低对硬件资源的要求。关键词:图像分割;网络API ;辅助诊断;JAVA 本地接口中图分类号:TN919.8

文献标识码:A

文章编号:1674-6236(2016)24-0169-04

Design and implementation of network API based on image segmentation

FENG Chun -yu 1,ZHAO Jian 2,ZHAO Yao 3

(1.Applied Mathematics Research Institute of Hebei Academy of Science,Shijiazhuang 050081,China ;

2.Hebei Normal University,Shijiazhuang 050024,China ;

3.The People ’s Bank of China Shijiazhuang Central Sub -Branch,Shijiazhuang 050000,China )

Abstract:Auto -segment of ventricle through image segmentation algorithmand calculating its area,which can make up the subjectivity and limitation of artificial diagnosis and provide move objective and comprehensive decision support for clinic treatment.Besides,through network API,the complicate algorithmcan be run on server,and the user can get what they want by simple operation in web browser.So,this way is not only convenient and efficient,but also low hardware resource requirement.Key words:image segmentation ;network API ;auxiliary diagnosis ;JNI

收稿日期:2015-11-16

稿件编号:201512179

作者简介:冯春雨(1982—),男,河北邢台人,硕士,助理研究员。研究方向:机器学习,信息安全及图像处理。

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