基于体可视化的计算机辅助头部轮廓测量系统研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 计算机辅助系统关键技术的国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 图像分割技术 | 第14-17页 |
| 1.2.2 体可视化技术 | 第17-19页 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 医学图像的数据分析 | 第21-30页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 医学图像的获取 | 第21-24页 |
| 2.2.1 CT原理与成像特点 | 第21-22页 |
| 2.2.2 MRI原理与成像特点 | 第22-24页 |
| 2.3 DICOM格式图像的解析与转换 | 第24-28页 |
| 2.3.1 解析与转换 | 第24-26页 |
| 2.3.2 图像序列的次序与方位确认 | 第26-28页 |
| 2.4 医学图像分割的特点 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 医学图像的头部轮廓提取算法 | 第30-47页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 医学图像的头部轮廓提取算法流程 | 第30-31页 |
| 3.3 CT图像的头部轮廓提取算法 | 第31-38页 |
| 3.3.1 基于各向异性扩散模型的图像滤波 | 第31-36页 |
| 3.3.2 基于阈值与区域增长的图像分割 | 第36-37页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第37-38页 |
| 3.4 MRI图像的头部轮廓提取算法 | 第38-46页 |
| 3.4.1 基于各向异性扩散模型的图像滤波 | 第38-39页 |
| 3.4.2 基于灰度直方图的阈值分割 | 第39-43页 |
| 3.4.3 基于形态学闭运算的图像修整 | 第43-45页 |
| 3.4.4 实验结果 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于面绘制的头部模型三维重建 | 第47-55页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 基于MC算法的体可视化 | 第47-54页 |
| 4.2.1 MC算法的基本原理 | 第47-50页 |
| 4.2.2 MC算法的二义性及其改进 | 第50-53页 |
| 4.2.3 模型的等值面平滑 | 第53-54页 |
| 4.3 实验结果 | 第54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于体可视化的头部轮廓测量方法 | 第55-65页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 基于体可视化的头部轮廓测量方法流程 | 第55-57页 |
| 5.3 头部轮廓测量方法的具体实现 | 第57-64页 |
| 5.3.1 三维头部模型的姿态变换 | 第57-58页 |
| 5.3.2 三维头部模型的轮廓获取 | 第58-60页 |
| 5.3.3 轮廓的空间变换 | 第60-62页 |
| 5.3.4 基于八邻域搜索的轮廓边界跟踪 | 第62页 |
| 5.3.5 头部轮廓参数的测量 | 第62-63页 |
| 5.3.6 空间基本参数的测量 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 计算机辅助头部轮廓测量系统的实现 | 第65-77页 |
| 6.1 引言 | 第65页 |
| 6.2 系统框架 | 第65-66页 |
| 6.3 系统各功能介绍 | 第66-76页 |
| 6.3.1 医学图像浏览器 | 第66-68页 |
| 6.3.2 医学图像的分割 | 第68-69页 |
| 6.3.3 头部模型的三维重建 | 第69-71页 |
| 6.3.4 三维模型的交互操作 | 第71-72页 |
| 6.3.5 三维头部模型的轮廓测量 | 第72-76页 |
| 6.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论与展望 | 第77-79页 |
| 全文工作总结 | 第77-78页 |
| 后续工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 附件 | 第87页 |
