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针对脚踝CT图像的3D诊断

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-12页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 研究内容第11-12页
第2章 文献综述第12-20页
    2.1 配准方法第12-14页
        2.1.1 纵向的配准方法第12-13页
        2.1.2 横向的配准方法第13-14页
        2.1.3 传统的配准方法的局限第14页
    2.2 边缘检测第14-18页
        2.2.1 边缘检测对于配准的作用第14-15页
        2.2.2 2D边缘检测第15-16页
        2.2.3 2D边缘检测与3D边缘检测方法的比较第16-18页
    2.3 本章小结第18-20页
第3章 3D边缘检测的实现第20-26页
    3.1 2D边缘检测的介绍第20-22页
    3.2 将2D的边缘检测方法拓展到3D第22-23页
        3.2.1 滤波&计算梯度级和梯度方向第22页
        3.2.2 非极大值抑制第22-23页
        3.2.3 双阈值第23页
        3.2.4 滞后追踪第23页
    3.3 医学图像的类型第23-24页
    3.4 本章小结第24-26页
第4章 边缘检测器系数的研究第26-48页
    4.1 Canny检测器的研究第26-38页
        4.1.1 滤波器系数影响的研究第26-30页
        4.1.2 阈值影响的研究第30-32页
        4.1.3 低阈值和高阈值的关系的研究第32-35页
        4.1.4 低阈值和高阈值的关系的研究第35-38页
    4.2 Deriche检测器的研究第38-42页
        4.2.1 滤波器系数的影响研究第38-40页
        4.2.2 研究阈值的影响第40-41页
        4.2.3 研究低阈值和高阈值的关系第41页
        4.2.4 研究滤波器系数和阈值之间的关系第41-42页
    4.3 适合参数总结第42-43页
    4.4 后处理的3D边缘检测结果第43-46页
    4.5 本章小结第46-48页
第5章 3D配准的实现第48-58页
    5.1 3D模型的重建第48页
    5.2 2D配准与3D配准方法的比较第48-56页
        5.2.1 腓骨旋转角度自动分析的实现第49-51页
        5.2.2 韧带联合间隔自动分析的实现第51-53页
        5.2.3 对下胫腓联合间隙自动测量的实现第53-54页
        5.2.4 实现位移位移情况自动分析第54-56页
    5.3 本章小结第56-58页
第6章 配准方法的优化第58-62页
    6.1 韧带联合间距测量方法的改进第58-59页
        6.1.1 韧带联合间距测量的结果第59页
    6.2 旋转角的测量方法的改进第59-61页
        6.2.1 旋转角度测量的结果第60-61页
    6.3 本章小结第61-62页
第7章 关于测量结果的讨论第62-68页
    7.1 旋转角度的测量第62页
    7.2 韧带联合间距的测量第62-64页
    7.3 腓骨位移的测量第64-65页
    7.4 改进的韧带联合间距的测量第65-66页
    7.5 改进的旋转角度的测量第66-67页
    7.6 本章小结第67-68页
第8章 总结与展望第68-70页
    8.1 总结第68页
    8.2 展望第68-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-76页
附录第76-95页
    附录1第76-83页
    附录2第83-85页
    附录3第85-86页
    附录4第86-90页
    附录5第90-93页
    附录6第93-95页

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