| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-20页 |
| 1.2.1 脊柱侧凸成像技术概述 | 第11-15页 |
| 1.2.2 医学超声宽景成像技术概述 | 第15-17页 |
| 1.2.3 超声骨表面图像分割方法概述 | 第17-20页 |
| 1.3 论文主要工作和内容安排 | 第20-23页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第20-21页 |
| 1.3.2 论文安排 | 第21-23页 |
| 第二章 2.5维超声宽景成像技术 | 第23-42页 |
| 2.1 系统组成 | 第24-25页 |
| 2.2 系统校准与数据采集 | 第25-27页 |
| 2.3 2.5维超声宽景图像重建方法 | 第27-33页 |
| 2.3.1 图像剪切法 | 第28-30页 |
| 2.3.2 基于贝塞尔插值的2.5维宽景图像生成法 | 第30-33页 |
| 2.4 脊柱侧凸2.5维超声宽景成像方法 | 第33-34页 |
| 2.5 图像可视化与测量方法 | 第34-37页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 2.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 原始帧骨表面分割定位方法 | 第42-60页 |
| 3.1 基于模板匹配的图像区域粗分割 | 第43-46页 |
| 3.1.1 基于像素信息的模板匹配 | 第43-44页 |
| 3.1.2 基于边缘信息的模板匹配 | 第44-46页 |
| 3.2 卷积神经网络骨表面细分割 | 第46-49页 |
| 3.3 层次聚类定位方法 | 第49-52页 |
| 3.4 基于原始帧超声图像的骨表面分割定位方法 | 第52-53页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第53-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 2.5维超声宽景图像分割定位方法 | 第60-75页 |
| 4.1 图像预处理 | 第60-62页 |
| 4.2 模糊C均值图像分割方法 | 第62-67页 |
| 4.2.1 模糊理论基础 | 第62-64页 |
| 4.2.2 K-means聚类算法 | 第64-65页 |
| 4.2.3 FCM算法 | 第65-67页 |
| 4.3 图像形态学处理方法 | 第67-68页 |
| 4.4 2.5维超声宽景图像的分割定位方法 | 第68-70页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第70-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 脊柱侧凸的三维结构再现方法 | 第75-89页 |
| 5.1 人体脊柱解剖学结构概述 | 第75-77页 |
| 5.2 图形学几何变换 | 第77-82页 |
| 5.2.1 旋转矩阵 | 第77-79页 |
| 5.2.2 四元数 | 第79-81页 |
| 5.2.3 欧拉角 | 第81-82页 |
| 5.3 脊柱侧凸三维结构再现 | 第82-85页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第85-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 总结与展望 | 第89-92页 |
| 本文工作总结 | 第89-90页 |
| 未来展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-103页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 附件 | 第105页 |