| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 插图索引 | 第13-14页 |
| 表格索引 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-25页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 相关技术的国内外发展概况 | 第17-23页 |
| 1.2.1 虚拟手术技术 | 第17-19页 |
| 1.2.2 常见网格划分方法 | 第19-23页 |
| 1.3 本课题的研究内容及难点 | 第23-24页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第23页 |
| 1.3.2 研究难点 | 第23-24页 |
| 1.4 章节安排 | 第24-25页 |
| 第二章 相关数学知识及理论 | 第25-37页 |
| 2.1 基本概念 | 第25-29页 |
| 2.1.1 单纯形及单纯复合形 | 第25-26页 |
| 2.1.2 三角剖分和可剖分 | 第26页 |
| 2.1.3 Delaunay与Voronoi划分 | 第26页 |
| 2.1.4 受限Delaunay单纯复合形 | 第26-27页 |
| 2.1.5 覆盖与Nerve定理 | 第27-28页 |
| 2.1.6 同伦、同伦等价、同胚 | 第28-29页 |
| 2.1.7 流形 | 第29页 |
| 2.1.8 正则CW复形 | 第29页 |
| 2.2 基于受限Delaunay三角剖分的理论基础 | 第29-31页 |
| 2.2.1 相关定义 | 第30-31页 |
| 2.2.2 对紧致流形的划分定理 | 第31页 |
| 2.2.3 对一般拓扑空间的划分定理 | 第31页 |
| 2.3 基于r-sample的表面重建算法 | 第31-34页 |
| 2.3.1 相关概念 | 第31-32页 |
| 2.3.2 基于r-Sample的表面重建算法 | 第32-33页 |
| 2.3.3 理论保证 | 第33-34页 |
| 2.4 基于loose r-sample的表面重建算法 | 第34-36页 |
| 2.4.1 算法简介 | 第34-35页 |
| 2.4.2 理论保证 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 医学影像的三维网格重建 | 第37-53页 |
| 3.1 引言 | 第37-39页 |
| 3.2 医学影像的采样 | 第39-43页 |
| 3.2.1 质心Voronoi划分 | 第39页 |
| 3.2.2 医学影像的前处理 | 第39-41页 |
| 3.2.3 表面点采样 | 第41-42页 |
| 3.2.4 基于CVT的采样算法 | 第42-43页 |
| 3.2.5 浅层点剔除 | 第43页 |
| 3.3 网格重建 | 第43-45页 |
| 3.4 程序实现 | 第45-53页 |
| 3.4.1 GPU技术及基于GPU的通用计算 | 第45-46页 |
| 3.4.2 欧氏距离变换 | 第46-49页 |
| 3.4.3 基于GPU的向量欧氏距离变换 | 第49-51页 |
| 3.4.4 GPU下图像空间的Voronoi划分求取 | 第51-53页 |
| 第四章 虚拟手术系统中的动态网格 | 第53-72页 |
| 4.1 网格的内在含义 | 第53-55页 |
| 4.2 基于loose r-sample的场景管理 | 第55-65页 |
| 4.2.1 loose r-sample采样点的获取 | 第56-59页 |
| 4.2.2 Delaunay单元的标识 | 第59-60页 |
| 4.2.3 动态表面网格 | 第60-61页 |
| 4.2.4 物体的形变 | 第61页 |
| 4.2.5 物体的刚体运动 | 第61-62页 |
| 4.2.6 物体的钻刺 | 第62-63页 |
| 4.2.7 物体的融合 | 第63页 |
| 4.2.8 物体的相互位置关系 | 第63-65页 |
| 4.3 程序实现 | 第65-72页 |
| 4.3.1 Delaunay网格的实现 | 第65-66页 |
| 4.3.2 整体结构及流程 | 第66-67页 |
| 4.3.3 算法与数据分离 | 第67-69页 |
| 4.3.4 任意时刻的物体形态 | 第69页 |
| 4.3.5 求取线段、射线与物体表面的交点 | 第69-70页 |
| 4.3.6 低质量表面三角网格的调整 | 第70-72页 |
| 第五章 实验及成果展示 | 第72-86页 |
| 5.1 网格质量的评判标准 | 第72-73页 |
| 5.2 人体组织器官的医学影像重建 | 第73-76页 |
| 5.2.1 质量比对 | 第74页 |
| 5.2.2 重建及比对结果 | 第74-76页 |
| 5.3 基于loose r-sample的动态场景管理 | 第76-86页 |
| 5.3.1 选用的衡量指标 | 第76页 |
| 5.3.2 表面网格 | 第76-78页 |
| 5.3.3 物体相互位置关系检测 | 第78页 |
| 5.3.4 物体形变 | 第78-81页 |
| 5.3.5 物体的融合 | 第81页 |
| 5.3.6 物体的钻刺 | 第81-83页 |
| 5.3.7 性能分析 | 第83-86页 |
| 第六章 结论及展望 | 第86-89页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第86页 |
| 6.2 本文创新点 | 第86-87页 |
| 6.3 未来工作的展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读学位论文期间发表的学术论文目录 | 第96-98页 |
