| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 计算机辅助诊断概述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 主要医学成像技术 | 第13页 |
| 1.2.2 医学图像格式 | 第13-14页 |
| 1.2.3 计算机辅助诊断 | 第14-15页 |
| 1.3 相关工作 | 第15-17页 |
| 1.4 课题的研究内容和创新点 | 第17页 |
| 1.5 本文内容的组织构架 | 第17-19页 |
| 第二章 心脏虚拟内窥镜 | 第19-43页 |
| 2.1 背景 | 第19-20页 |
| 2.2 软件平台 | 第20-21页 |
| 2.3 三维重建 | 第21-28页 |
| 2.3.1 三维纹理映射 | 第22-24页 |
| 2.3.2 视线投射算法 | 第24-28页 |
| 2.4 视线平面的确定 | 第28-32页 |
| 2.4.1 视线平面的方向 | 第28-29页 |
| 2.4.2 视线平面大小和视角 | 第29-30页 |
| 2.4.3 视线平面采样 | 第30-32页 |
| 2.5 视线投射的光照处理 | 第32-35页 |
| 2.5.1 光照原理 | 第32-34页 |
| 2.5.2 设计光照模型 | 第34-35页 |
| 2.6 噪声处理 | 第35-37页 |
| 2.6.1 利用分割结果的噪声处理 | 第35-36页 |
| 2.6.2 视线投射噪声消除 | 第36-37页 |
| 2.7 针对心脏复杂结构的解决方法 | 第37-38页 |
| 2.7.1 任意方向的内窥镜 | 第37-38页 |
| 2.8 虚拟内窥镜的算法流程 | 第38-39页 |
| 2.9 先天性心脏病的诊断 | 第39-41页 |
| 2.9.1 Van Praagh 诊断方法 | 第39-40页 |
| 2.9.2 心脏的感兴趣切面 | 第40-41页 |
| 2.9.3 基于内窥镜的 Van Praagh 切面 | 第41页 |
| 2.10 本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 虚拟内窥镜实验 | 第43-58页 |
| 3.1 数据来源和平台 | 第43-44页 |
| 3.1.1 数据来源 | 第43页 |
| 3.1.2 实验平台 | 第43页 |
| 3.1.3 软件系统 | 第43-44页 |
| 3.2 三维纹理映射和切面 | 第44-46页 |
| 3.3 CUDA 编程模型和视线投射实验 | 第46-49页 |
| 3.3.1 GPU 渲染流水线 | 第46-47页 |
| 3.3.2 GPU 内存和线程构架 | 第47页 |
| 3.3.3 CUDA 编程模型 | 第47-48页 |
| 3.3.4 CUDA 异构平台 | 第48页 |
| 3.3.5 CUDA 执行模型 | 第48-49页 |
| 3.4 中心线和内窥镜漫游模拟 | 第49-51页 |
| 3.4.1 中心线抽取实验 | 第49-50页 |
| 3.4.2 漫游过程模拟 | 第50-51页 |
| 3.5 虚拟内窥镜效果比较 | 第51-52页 |
| 3.6 虚拟内窥镜实验 | 第52-54页 |
| 3.7 噪声处理实验 | 第54-55页 |
| 3.8 Van Praagh 诊断点的视图 | 第55-57页 |
| 3.9 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 心脏二尖瓣识别 | 第58-74页 |
| 4.1 背景 | 第58页 |
| 4.2 分类器选择 | 第58-59页 |
| 4.3 SVM 分类器基础 | 第59-63页 |
| 4.3.1 线性分类 | 第59-60页 |
| 4.3.2 SVM 分类器原理 | 第60-62页 |
| 4.3.3 SVM 核函数 | 第62-63页 |
| 4.4 加性核 SVM 分类器 | 第63-66页 |
| 4.4.1 直方图交集核 SVM | 第63-66页 |
| 4.5 局部上下文特征 | 第66-67页 |
| 4.6 降低误识别率 | 第67-72页 |
| 4.6.1 图像块计算 | 第67页 |
| 4.6.2 相似性测度 | 第67-68页 |
| 4.6.3 KMeans 分类算法 | 第68-69页 |
| 4.6.4 密度识别 | 第69-71页 |
| 4.6.5 加权模板参数确定 | 第71-72页 |
| 4.6.6 KMeans 计算瓣根点 | 第72页 |
| 4.7 算法结构 | 第72-73页 |
| 4.8 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 心脏二尖瓣识别实验 | 第74-79页 |
| 5.1 实验数据和平台 | 第74页 |
| 5.2 加权密度场实验 | 第74-75页 |
| 5.3 特征采样方式的影响 | 第75页 |
| 5.4 自动识别结果 | 第75-76页 |
| 5.5 误差比较 | 第76-77页 |
| 5.6 不同核函数的分类比较 | 第77-78页 |
| 5.7 性能比较 | 第78页 |
| 5.8 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用论文 | 第85页 |