| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 VR的研究现状和发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.2.2 医学图像分析系统的研究现状和发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 医学图像格式DICOM相关介绍 | 第16-19页 |
| 2.1.1 DICOM标准 | 第16页 |
| 2.1.2 DICOM文件标准结构 | 第16-18页 |
| 2.1.3 DICOM文件实例 | 第18-19页 |
| 2.2 图像预处理技术 | 第19-24页 |
| 2.2.1 图像灰度化 | 第19-20页 |
| 2.2.2 图像去噪 | 第20-22页 |
| 2.2.3 图像的配准与融合 | 第22-24页 |
| 2.3 虚拟现实技术 | 第24-25页 |
| 2.3.1 HTCVIVE及STEAMVR | 第24页 |
| 2.3.2 虚拟现实技术 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于水平集的医学图像分割 | 第26-38页 |
| 3.1 医学图像分割算法的简介 | 第26-27页 |
| 3.2 活动轮廓模型 | 第27页 |
| 3.3 基于水平集的几何活动轮廓模型 | 第27-31页 |
| 3.3.1 曲线演化理论 | 第27-28页 |
| 3.3.2 水平集方法及其数值计算 | 第28-31页 |
| 3.4 C-V模型 | 第31-33页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第33-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 医学图像病变识别技术研究 | 第38-50页 |
| 4.1 医学图特征提取 | 第38-41页 |
| 4.1.1 颜色特征特征提取 | 第38-39页 |
| 4.1.2 灰度共生矩阵特征提取 | 第39-41页 |
| 4.1.3 特征分量归一化 | 第41页 |
| 4.2 基于遗传算法改进的SVM的病变识别 | 第41-47页 |
| 4.2.1 支持向量机分类原理 | 第41-42页 |
| 4.2.2 核函数 | 第42-43页 |
| 4.2.3 遗传算法 | 第43-46页 |
| 4.2.4 面向甲状腺图像的GA-SVM分类识别 | 第46-47页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 医学图像三维重建研究与实现 | 第50-63页 |
| 5.1 VTK开发包 | 第50-53页 |
| 5.1.1 VTK简介 | 第50-51页 |
| 5.1.2 VTK开发包组成和框架结构 | 第51-52页 |
| 5.1.3 VTK三维重建的流程 | 第52-53页 |
| 5.2 面绘制及移动立方体算法 | 第53-58页 |
| 5.2.1 面绘制理论基础 | 第53-55页 |
| 5.2.1.1 体素模型 | 第53-54页 |
| 5.2.1.2 等值面 | 第54-55页 |
| 5.2.2 移动立方体(MARCHINGCUBES)算法 | 第55-58页 |
| 5.3 体绘制及光线投射算法 | 第58-60页 |
| 5.3.1 光线投射(RAYCASTING)算法 | 第58-60页 |
| 5.3.1.1 基本原理 | 第58-59页 |
| 5.3.1.2 颜色赋值 | 第59页 |
| 5.3.1.3 图像合成 | 第59-60页 |
| 5.3.1.4 明暗计算 | 第60页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 基于VR的医学图像智能分析系统的设计与实现 | 第63-75页 |
| 6.1 系统总体概述 | 第63页 |
| 6.2 系统需求分析 | 第63-65页 |
| 6.2.1 系统设计模型 | 第63-64页 |
| 6.2.2 系统操作流程 | 第64-65页 |
| 6.3 系统设计及实现 | 第65-72页 |
| 6.3.1 运行环境 | 第65页 |
| 6.3.2 系统实现 | 第65-72页 |
| 6.3.2.1 图像处理模块 | 第65-68页 |
| 6.3.2.2 VR三维成像模块 | 第68-72页 |
| 6.4 系统测试 | 第72-74页 |
| 6.4.1 图像处理模块测试 | 第72-73页 |
| 6.4.2 VR三维成像模块测试 | 第73-74页 |
| 6.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第75-77页 |
| 7.1 全文总结 | 第75页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |