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基于IDL语言的医学图像三维重建相关技术研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
引言第9-10页
1 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景,目的及意义第10-11页
        1.1.1 课题研究背景第10页
        1.1.2 课题研究目的第10页
        1.1.3 课题研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 国外研究现状第11-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-14页
    1.3 医学图像三维重建的应用第14-15页
    1.4 论文主要研究内容第15-16页
2 图像数据格式第16-21页
    2.1 数据来源及特点第16-17页
    2.2 DICOM 标准概述第17-18页
    2.3 DICOM 标准主要内容和结构第18-21页
        2.3.1 DICOM 标准主要内容第18-19页
        2.3.2 DICOM 文件结构第19-21页
3 医学图像三维重建的基本方法第21-35页
    3.1 医学图像三维重建方法概述第21页
    3.2 面绘制算法第21-28页
        3.2.1 Marching cube 算法第21-24页
        3.2.2 Marching cube 算法“空洞”问题第24-25页
        3.2.3 IDL 中 PolyPaint 算法第25页
        3.2.4 PolyPaint 算法中多边形等值面的产生第25-28页
        3.2.5 PolyPaint 算法避免“空洞”问题分析第28页
    3.3 体绘制算法第28-35页
        3.3.1 光线投射算法原理第28-29页
        3.3.2 光线投射算法流程第29-35页
4 IDL 介绍第35-42页
    4.1 IDL 概述第35页
    4.2 IDL 特点第35-37页
    4.3 IDL 语言的发展第37-38页
    4.4 IDL 绘图机制第38-42页
        4.4.1 系统物理构架体系第38-39页
        4.4.2 虚拟图形构架体系第39-40页
        4.4.3 系统运行体系第40页
        4.4.4 直接图形系统与对象图形系统的比较第40-42页
5 医学图像三维重建实现流程及效果第42-57页
    5.1 利用面绘制算法实现医学图像三维重建的实现流程及效果第42-47页
        5.1.1 使用两种系统分别对 IDL 中的脑部数据进行面绘制第42-44页
        5.1.2 使用对象图形系统分别对不同数据进行面绘制第44-46页
        5.1.3 与利用 VTK 进行面绘制作比较第46-47页
    5.2 利用体绘制算法实现医学图像三维重建的实现流程及效果第47-53页
        5.2.1 利用 IDL 进行体绘制的关键操作第47-50页
        5.2.2 利用 IDL 分别对两种数据进行体绘制的效果及比较第50-51页
        5.2.3 与利用 VTK 进行体绘制比较第51-52页
        5.2.4 其他对象的体绘制第52-53页
    5.3 对体绘制图像进行交互操作第53-57页
        5.3.1 对体绘制图像进行切割第53-55页
        5.3.2 其它的常用交互操作第55-57页
结论第57-59页
参考文献第59-62页
在学研究成果第62-63页
致谢第63页

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