| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究状况及趋势 | 第9-11页 |
| 1.3 本文内容工作 | 第11-12页 |
| 2 光学定位系统与呼吸运动特征 | 第12-22页 |
| 2.1 光学定位系统 | 第12-18页 |
| 2.1.1 摄像机模型 | 第12-15页 |
| 2.1.2 摄像机标定与立体标定 | 第15-16页 |
| 2.1.3 三维重建 | 第16-18页 |
| 2.2 呼吸运动特征 | 第18-21页 |
| 2.2.1 呼吸运动的机制及特征 | 第18-20页 |
| 2.2.2 呼吸信号的获取 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 医学超声图像去噪 | 第22-32页 |
| 3.1 常用的超声图像去噪算法 | 第22-24页 |
| 3.1.1 中值滤波 | 第22-23页 |
| 3.1.2 维纳滤波 | 第23页 |
| 3.1.3 各向异性扩散方程滤波 | 第23-24页 |
| 3.2 图像去噪评价指标 | 第24-25页 |
| 3.2.1 主观评价 | 第24页 |
| 3.2.2 客观评价 | 第24-25页 |
| 3.3 基于曲率加权的超声图像去噪算法 | 第25-28页 |
| 3.3.1 超声噪声模型 | 第25-26页 |
| 3.3.2 去除乘性噪声的全变差模型 | 第26页 |
| 3.3.3 曲率加权全变差模型及其求解算法 | 第26-28页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第28-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 呼吸信号获取与建模 | 第32-64页 |
| 4.1 体外呼吸信号获取 | 第32-43页 |
| 4.1.1 基于光学定位系统的体外呼吸信号获取 | 第32-37页 |
| 4.1.2 体外呼吸监测系统的设计与实现 | 第37-40页 |
| 4.1.3 实验与结果分析 | 第40-43页 |
| 4.2 体内呼吸信号采集 | 第43-57页 |
| 4.2.1 基于超声肝脏图像的呼吸信号的手动获取 | 第44-47页 |
| 4.2.2 基于Hessian矩阵体内呼吸信号的自动获取 | 第47-50页 |
| 4.2.3 实验与结果分析 | 第50-57页 |
| 4.3 体外与体内呼吸运动建模 | 第57-63页 |
| 4.3.1 体外与体内呼吸运动建模 | 第57-60页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |