| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 定位和预测算法国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 基于单目视觉的呼吸运动实时跟踪方法 | 第11-14页 |
| 1.2.2 基于双目视觉的呼吸运动实时追踪方法 | 第14页 |
| 1.3 本论文的主要研究内容及创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 预备知识 | 第16-27页 |
| 2.1 肾脏的结构组成部分及肾结石的 CT 图像显示 | 第16-17页 |
| 2.2 CT 成像原理 | 第17-19页 |
| 2.2.1 X 射线装置 | 第18页 |
| 2.2.2 X 射线影像的形成 | 第18页 |
| 2.2.3 超声碎石中使用的 C 臂 CT 介绍以及整个过程介绍 | 第18-19页 |
| 2.3 结石目标位置追踪定位预测流程 | 第19页 |
| 2.4 常见的预测算法介绍 | 第19-24页 |
| 2.4.1 局部加权回归预测方法 | 第19-21页 |
| 2.4.2 内核估计预测算法 | 第21-23页 |
| 2.4.3 投影映射预测算法 | 第23-24页 |
| 2.5 呼吸过程的特征分析 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 自动定位算法 | 第27-35页 |
| 3.1 CT 图像预处理 | 第27-31页 |
| 3.1.1 二维 Otsu（最大内间方差）自适应阈值算法 | 第27-30页 |
| 3.1.2 基于 EFW 的 ROI 提取算法 | 第30-31页 |
| 3.2 定位算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 自动定位原理 | 第31页 |
| 3.2.2 投影图像坐标系建立 | 第31-32页 |
| 3.2.3 空间坐标系的建立 | 第32页 |
| 3.2.4 自动定位算法 | 第32-33页 |
| 3.2.5 投影图像的几何失真校正 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 平均位置预测算法 | 第35-43页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 椭圆拟合静态数据 | 第36-38页 |
| 4.3 自适应数据处理 | 第38-42页 |
| 4.3.1 通过滑动窗来计算 | 第40-41页 |
| 4.3.2 通过权值与衰减因子来计算 | 第41页 |
| 4.3.3 滑动窗宽度与衰减因子和权值之间的关系 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第43-54页 |
| 5.1 实验环境及数据来源 | 第43页 |
| 5.2 自动定位算法实验结果 | 第43-47页 |
| 5.3 平均位置预测算法实验结果 | 第47-51页 |
| 5.3.1 椭圆拟合实验结果 | 第47-48页 |
| 5.3.2 自适应预测算法 | 第48-51页 |
| 5.4 误差分析 | 第51-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 详细摘要 | 第63-69页 |
