| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 图像分割技术研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 TV模型研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.3 三维重建技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容及贡献 | 第12页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 2 基于自适应模板的混合滤波算法 | 第14-33页 |
| 2.1 骨科CT图像读取与显示 | 第14-16页 |
| 2.1.1 DICOM类型图像介绍 | 第14-15页 |
| 2.1.2 BMP类型图像介绍 | 第15页 |
| 2.1.3 图像类型转换 | 第15-16页 |
| 2.2 医学图像中的滤波 | 第16-17页 |
| 2.3 基于局部信息的中值滤波算法 | 第17-19页 |
| 2.4 基于自适应模板的混合滤波算法 | 第19-24页 |
| 2.4.1 图像粗糙粒度确定 | 第19-20页 |
| 2.4.2 局部灰度标准差确定 | 第20页 |
| 2.4.3 最佳划分模板确定 | 第20-21页 |
| 2.4.4 最佳阈值确定 | 第21-23页 |
| 2.4.5 算法流程图 | 第23-24页 |
| 2.5 实验与数据分析 | 第24-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 改进的TV-L1分割算法 | 第33-43页 |
| 3.1 TV模型介绍 | 第33-34页 |
| 3.2 经典的TV模型 | 第34-35页 |
| 3.2.1 Chan-Vese模型 | 第34页 |
| 3.2.2 Lee-Seo模型 | 第34-35页 |
| 3.3 改进的TV-L1分割算法 | 第35-39页 |
| 3.3.1 改进的TV-L1分割算法在二维图像上的应用 | 第35-38页 |
| 3.3.2 改进的TV-L1分割算法在三维几何模型上的应用 | 第38-39页 |
| 3.4 实验与数据分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 医学图像三维重建 | 第43-54页 |
| 4.1 三维重建技术分类 | 第43-44页 |
| 4.1.1 常见的面绘制法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 常见的体绘制法 | 第44页 |
| 4.2 移动立方体法 | 第44-48页 |
| 4.3 光线投影法 | 第48-51页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第48-49页 |
| 4.3.2 颜色和不透明度赋值 | 第49-50页 |
| 4.3.3 重采样与图像合成 | 第50-51页 |
| 4.4 实验与分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 计算机辅助诊疗系统的设计与实现 | 第54-63页 |
| 5.1 需求分析 | 第54-55页 |
| 5.1.1 技术可行性 | 第54页 |
| 5.1.2 功能可行性 | 第54-55页 |
| 5.1.3 用例分析 | 第55页 |
| 5.2 系统设计 | 第55-56页 |
| 5.3 系统实现 | 第56-62页 |
| 5.3.1 系统界面设计 | 第56-57页 |
| 5.3.2 数据管理模块 | 第57-58页 |
| 5.3.3 图像预处理模块 | 第58-59页 |
| 5.3.4 面绘制模块 | 第59-60页 |
| 5.3.5 体绘制模块 | 第60-61页 |
| 5.3.6 交互模块 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |