| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第12-13页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 云计算技术与医学图像基础 | 第14-27页 |
| 2.1 云计算相关简介 | 第14-15页 |
| 2.1.1 云计算概念 | 第14页 |
| 2.1.2 云计算的分类 | 第14-15页 |
| 2.2 Hadoop HDFS分布式文件系统 | 第15-17页 |
| 2.2.1 Hadoop的项目起源以及研究进展 | 第15-16页 |
| 2.2.2 Hadoop的技术架构及其关联的Apache项目 | 第16-17页 |
| 2.3 医学图像三维重建与可视化 | 第17-23页 |
| 2.3.1 三维空间数据场可视化 | 第18-20页 |
| 2.3.2 三维数据建模 | 第20-21页 |
| 2.3.2.1 基于断层图像轮廓线的表面重建 | 第20页 |
| 2.3.2.2 基于体素的等值面的重建 | 第20页 |
| 2.3.2.3 体素建模 | 第20-21页 |
| 2.3.3 三维空间数据场可视化流程 | 第21-23页 |
| 2.4 几种常用体绘制算法 | 第23-26页 |
| 2.4.1 体绘制算法简介 | 第23-25页 |
| 2.4.2 各种算法的分析比较 | 第25-26页 |
| 2.5 本章总结 | 第26-27页 |
| 第三章 医学图像云服务平台搭建 | 第27-43页 |
| 3.1 HDFS分布式文件系统 | 第27-29页 |
| 3.1.1 HDFS的适用性 | 第27-28页 |
| 3.1.2 HDFS存在的问题 | 第28-29页 |
| 3.2 S-DICOM文件格式 | 第29-32页 |
| 3.2.1 DICOM医学图像文件格式 | 第29-30页 |
| 3.2.2 S-DICOM文件格式 | 第30-32页 |
| 3.3 MapReduce分布式计算模型 | 第32-35页 |
| 3.3.1 MapReduce的设计理念 | 第32-33页 |
| 3.3.2 MapReduce算法模型 | 第33-35页 |
| 3.4 医学图像分布式程序设计 | 第35-38页 |
| 3.4.1 执行框架和编程接 | 第35-36页 |
| 3.4.2 DICOM图像到JPEG格式的批量转化 | 第36-38页 |
| 3.5 测试结果 | 第38-42页 |
| 3.5.1 软硬件环境 | 第38-40页 |
| 3.5.2 集群环境与单机环境的测试对比 | 第40-41页 |
| 3.5.3 集群节点数量不同的性能对比 | 第41-42页 |
| 3.6 本章总结 | 第42-43页 |
| 第四章 三维绘制系统与模型构建 | 第43-56页 |
| 4.1 三维绘制系统的框架架构及程序流程 | 第43-46页 |
| 4.2 图像的输入与预处理 | 第46页 |
| 4.3 面绘制技术与等值面抽取 | 第46-49页 |
| 4.3.1 体素模型与等值面定义 | 第47页 |
| 4.3.2 移动立方体算法抽取等值面 | 第47-49页 |
| 4.4 医学图像分割与提取 | 第49-53页 |
| 4.4.1 分水岭算法基本思想 | 第50页 |
| 4.4.2 分水岭算法的改进算法 | 第50-51页 |
| 4.4.3 改进算法设计 | 第51-53页 |
| 4.5 测试结果 | 第53-55页 |
| 4.5.1 软硬件环境 | 第54页 |
| 4.5.2 分割提取算法测试 | 第54-55页 |
| 4.6 本章总结 | 第55-56页 |
| 第五章 可视化技术实现 | 第56-69页 |
| 5.1 光线投射法及其加速技术 | 第56-57页 |
| 5.2 基于CUDA的光线投射算法 | 第57-62页 |
| 5.2.1 CUDA编程原理 | 第57-59页 |
| 5.2.2 CUDA的结构和软件体系 | 第59-60页 |
| 5.2.3 基于CUDA的光线投射算法的原理与可行性分析 | 第60-62页 |
| 5.3 一种新的光线投射改进算法 | 第62-67页 |
| 5.3.1 接近云算法 | 第62-64页 |
| 5.3.2 快速三线性插值算法 | 第64-66页 |
| 5.3.3 改进算法描述与分析 | 第66-67页 |
| 5.4 测试结果 | 第67-68页 |
| 5.4.1 软硬件环境 | 第67页 |
| 5.4.2 算法测试 | 第67-68页 |
| 5.5 本章总结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-70页 |
| 6.1 对本文的总结 | 第69页 |
| 6.2 对未来的展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
