| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·心脏扭转运动的研究意义 | 第10页 |
| ·基于医学影像技术的心脏扭转运动研究进展 | 第10-12页 |
| ·本课题的研究意义及目的 | 第12-13页 |
| ·本课题的研究内容及技术路线 | 第13-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 2 DICOM 医学图像文件解析 | 第16-24页 |
| ·DICOM3.0 标准简介 | 第16页 |
| ·DICOM 的应用 | 第16-17页 |
| ·DICOM 文件格式简介 | 第17-21页 |
| ·图像数据的解析 | 第21-22页 |
| ·DICOM 文件转换为BMP 图像 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 左心室图像分割技术研究 | 第24-53页 |
| ·图像分割技术简介 | 第24-25页 |
| ·图像的边缘检测技术 | 第25-35页 |
| ·基于经典边缘检测算子的左心室边缘检测 | 第25-28页 |
| ·基于数学形态学算法的左心室边缘检测 | 第28-35页 |
| ·基于模糊C 均值聚类的左心室图像分割技术 | 第35-43页 |
| ·模糊C 均值聚类算法的基本原理 | 第36-37页 |
| ·基于Harris 角点检测算法的左心室轮廓特征点提取 | 第37-38页 |
| ·基于多特征的FCM 左心室图像分割 | 第38-40页 |
| ·基于FCM 聚类中心的最优阈值分割 | 第40页 |
| ·左心室壁轮廓的提取 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-43页 |
| ·基于SNAKE 动态轮廓模型的左心室图像分割技术 | 第43-52页 |
| ·Snake 模型原理 | 第44-45页 |
| ·GVF Snake 模型原理及算法实现 | 第45页 |
| ·改进的GVF Snake 模型在左心室轮廓提取中的应用 | 第45-47页 |
| ·基于Water Balloons Snake 模型的左心室轮廓提取 | 第47-50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 4 左心室特征点匹配技术研究 | 第53-66页 |
| ·图像配准技术简介 | 第53-54页 |
| ·图像特征点的匹配技术 | 第54页 |
| ·基于曲率与距离最大相似度的特征点匹配 | 第54-56页 |
| ·基于BP 神经网络算法的序列切片特征点的匹配 | 第56-60页 |
| ·图像的坐标变换 | 第60-62页 |
| ·实验结果 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 5 左心室腔的三维重建 | 第66-73页 |
| ·基于轮廓拼接法的左心室图像三维重建技术 | 第66-69页 |
| ·凸轮廓线之间的三维形体重构的基本原理 | 第66-67页 |
| ·连接两轮廓线三角面片的构造 | 第67-69页 |
| ·基于OPEN GL 技术的左心室三维图形显示 | 第69-71页 |
| ·实验结果 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 6 心脏扭转运动检测初步研究 | 第73-77页 |
| ·运动矢量的三维笛卡尔坐标系投影重建 | 第73-74页 |
| ·心脏扭转运动检测的实现 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 7 结论与展望 | 第77-79页 |
| ·本文结论与创新点 | 第77-78页 |
| ·展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 附录 | 第84页 |
