医学图像中血管的三维重建的研究与应用
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-18页 |
1.1 医学图像的研究背景 | 第11-12页 |
1.2 医学图像血管三维重建的研究意义 | 第12-13页 |
1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
1.3.1 血管分割技术的国内外研究现状 | 第13-14页 |
1.3.2 三维重建技术的国内外研究现状 | 第14-15页 |
1.4 本文主要工作 | 第15-16页 |
1.5 本文组织结构 | 第16-18页 |
第二章 医学图像格式分析 | 第18-28页 |
2.1 数据来源及特点 | 第18-20页 |
2.2 DICOM标准 | 第20-24页 |
2.2.1 DICOM背景 | 第20页 |
2.2.2 DICOM文件结构 | 第20-21页 |
2.2.3 DICOM文件实例分析 | 第21-24页 |
2.3 DICOM图像阅读器的设计实现 | 第24-26页 |
2.4 本章小结 | 第26-28页 |
第三章 医学图像分割方法研究 | 第28-37页 |
3.1 医学图像分割的原理及概念 | 第28页 |
3.2 图像分割的分类 | 第28-33页 |
3.2.1 基于区域的分割方法 | 第29-31页 |
3.2.2 基于边缘检测的分割方法 | 第31页 |
3.2.3 基于模糊集理论的分割方法 | 第31-32页 |
3.2.4 基于神经网络的分割方法 | 第32-33页 |
3.3 医学图像分割的特点 | 第33页 |
3.4 实验验证与分析 | 第33-35页 |
3.4.1 实验背景描述 | 第33页 |
3.4.2 结果对比分析 | 第33-35页 |
3.5 本章小结 | 第35-37页 |
第四章 三维重建方法研究 | 第37-49页 |
4.1 面绘制算法概述 | 第37-41页 |
4.1.1 移动立方体算法 | 第38-41页 |
4.2 体绘制算法概述 | 第41-47页 |
4.2.1 光线投射算法 | 第42-47页 |
4.3 实验验证和结果分析 | 第47-48页 |
4.4 本章小结 | 第48-49页 |
第五章 基于模糊聚类的LBF血管分割算法 | 第49-62页 |
5.1 主动轮廓模型 | 第49-54页 |
5.1.1 Chan-Vese算法 | 第49-51页 |
5.1.2 基于局部的Chan-Vese算法 | 第51-52页 |
5.1.3 局部二值拟合算法 | 第52-54页 |
5.2 基于模糊聚类分割算法 | 第54-56页 |
5.2.1 模糊C-均值聚类算法 | 第54-55页 |
5.2.2 核模糊聚类算法 | 第55-56页 |
5.3 本文算法 | 第56-58页 |
5.4 实验结果与分析 | 第58-61页 |
5.4.1 实验背景描述 | 第58页 |
5.4.2 结果对比分析 | 第58-61页 |
5.6 本章小结 | 第61-62页 |
第六章 医学图像血管三维重建的应用 | 第62-77页 |
6.1 系统的介绍 | 第62页 |
6.2 开发环境和实验数据 | 第62-64页 |
6.2.1 VTK介绍 | 第62-63页 |
6.2.2 QT介绍 | 第63页 |
6.2.3 环境搭建 | 第63-64页 |
6.3 系统模块设计 | 第64页 |
6.4 系统模块实现 | 第64-71页 |
6.4.1 用户界面模块 | 第65-66页 |
6.4.2 DICOM图像信息提取模块 | 第66页 |
6.4.3 血管分割模块 | 第66-67页 |
6.4.4 三维重建绘制模块 | 第67-70页 |
6.4.5 体数据读写模块 | 第70-71页 |
6.5 系统运行展示 | 第71-76页 |
6.6 本章小结 | 第76-77页 |
第七章 总结与展望 | 第77-79页 |
7.1 本文总结 | 第77-78页 |
7.2 展望 | 第78-79页 |
致谢 | 第79-80页 |
参考文献 | 第80-85页 |