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神经导航误差分析与提高空间配准精度的研究

缩略语表第1-8页
摘要第8-11页
Abstract第11-14页
第一章 引言第14-23页
   ·研究背景与意义第14-15页
   ·相关技术和国内外研究现状第15-20页
     ·人工标记点自动识别研究第16页
     ·标记点空间分布优化研究第16-18页
     ·面匹配靶点配准误差的特征研究第18-20页
   ·本文研究内容与章节安排第20-22页
   ·本文的创新点第22-23页
第二章 神经导航系统的误差分析与分类第23-41页
   ·概述第23-24页
   ·神经导航系统的工作原理与误差分类第24-26页
   ·神经导航中的误差分析第26-38页
     ·因图像和病人间的差异而引起的误差第26-31页
     ·手术器械坐标从病人空间向图像空间转换时引起的误差第31-38页
   ·各种误差的发生时间和严重程度第38-40页
   ·小结和讨论第40-41页
第三章 基于形状指数聚类的人工标记点自动识别研究第41-49页
   ·概述第41页
   ·算法原理和计算过程第41-45页
     ·算法的基本思想第41-42页
     ·形状指数和曲度计算第42-43页
     ·数据场分割和形状指数聚类第43-45页
   ·实验结果第45-47页
   ·小结和讨论第47-49页
第四章 基于面片投影的人工标记点自动识别研究第49-59页
   ·概述第49页
   ·算法原理和计算过程第49-57页
     ·算法的基本思想第49-51页
     ·表面体素邻域面片的投影第51-52页
     ·投影高度图像的矫正第52-54页
     ·矫正后投影高度图像的进一步处理第54页
     ·候选标记点的聚类第54-56页
     ·算法步骤总结第56-57页
   ·实验结果第57-58页
   ·小结和讨论第58-59页
第五章 点匹配空间配准中交互式标记点分布优化研究第59-66页
   ·概述第59页
   ·分布优化的原理和操作过程第59-63页
     ·标记点和下一个候选标记点的靶点配准精度贡献量第59-61页
     ·交互式标记点分布优化方法第61-63页
     ·实验数据和评价方法第63页
   ·实验结果第63-65页
   ·小结和讨论第65-66页
第六章 针对特定区域标记点分布模板的研究第66-75页
   ·概述第66页
   ·模板的建立第66-70页
     ·标记点分布优劣的评价标准第66页
     ·头部区域划分和针对不同区域的标记点分布模板第66-70页
   ·真实的标记点分布与模板中标记点分布的对比实验第70-73页
     ·实验数据和实验方法第70页
     ·实验结果第70-73页
   ·小结和讨论第73-75页
第七章 适合整个头部的标记点分布模板第75-82页
   ·概述第75页
   ·模板的构成及针对术中不同体位的简化第75-77页
   ·验证方法和实验结果第77-81页
     ·评价标准和实验数据第77页
     ·头部不同部位TRE_M(r)的分布情况第77-79页
     ·对不同病例的适用情况第79-80页
     ·标记点位置扰动对模板性能的影响第80-81页
   ·小结和讨论第81-82页
第八章 面匹配靶点配准误差特征研究第82-91页
   ·概述第82页
   ·实验数据和实验方法第82-85页
     ·实验的总体思路第82页
     ·用于配准的表面点云的生成第82-84页
     ·配准方法和实验内容第84-85页
   ·实验结果第85-89页
     ·面匹配单次配准中靶点配准误差的空间分布规律第85-86页
     ·采样线段上靶点配准误差的统计分布规律第86-88页
     ·面匹配误差的统计分布第88页
     ·靶点配准误差中心点的空间分布第88-89页
   ·小结和讨论第89-91页
第九章 总结与展望第91-94页
   ·研究工作总结第91-92页
   ·未来工作展望第92-94页
参考文献第94-106页
在读期间的研究成果第106-108页
致谢第108-109页

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