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医学图像分割与虚拟手术几个关键问题的研究

摘要第1-8页
ABSTRACT(英文摘要)第8-14页
第一章 绪论第14-42页
   ·引言第14-17页
   ·医学图像分割算法的介绍第17-26页
     ·基于区域的分割图像分割第18-21页
     ·基于边缘的分割算法第21-24页
     ·基于区域与边缘信息的分割算法第24-25页
     ·脑肿瘤分割第25-26页
   ·体数据第26-27页
   ·直接体绘制方法的光照模型第27-29页
   ·重建方法第29-39页
     ·非直接体绘制方法第31-32页
       ·等值面提取方法第31-32页
       ·分割数据的面重建第32页
     ·直接体绘制方法第32-39页
       ·光线投射法第33-34页
       ·错位变换法第34-36页
       ·纹理重建第36-37页
       ·体单元投影法第37-38页
       ·点绘制方法第38-39页
   ·本论文的主要研究工作的内容安排及创新成果第39-42页
     ·创新成果第39-40页
     ·本论文的内容安排第40-42页
第二章 自适应带状模型的脑皮质层分割与表示第42-62页
   ·研究现状第42-43页
   ·脑皮层的带状结构第43-44页
   ·自适应带状模型第44-54页
     ·区域信息的描述第44-47页
     ·偏移场校正第47-49页
     ·边缘信息的描述第49-52页
     ·混和带状模型分割白质与灰质第52-53页
     ·分割灰质与脑间液分割第53页
     ·拓扑修正与皮质层中间层表示第53-54页
   ·实验结果第54-60页
     ·仿真MR图像脑皮质层分割第55-56页
     ·真实MR图像的脑皮质层分割第56-59页
     ·脑皮质层中间层表示第59-60页
   ·本章小结第60-62页
第三章 基于粘性流体模型配准的脑肿瘤分割第62-73页
   ·脑肿瘤图像特征第62页
   ·基于图像配准的脑肿瘤分割架构第62-64页
   ·变参数粘性流体模型第64-67页
   ·基于Markov移位学习的多尺度粘性流体模型第67-69页
   ·脑组织分类与分割第69-70页
   ·分割实验结果第70-72页
   ·本章小结第72-73页
第四章 基于GPUs的多目标体重采样的目标体移动方法第73-87页
   ·目标体移动的三维重建一般方法第73-78页
     ·基于曲面模型的目标体移动方法第73-74页
     ·基于体素模型的目标体移动方法第74页
     ·基于观察方向变换的的体数据中的目标移动方法第74-78页
   ·基于GPUs的体数据中目标体虚拟移动系统第78-86页
     ·基于GPUs的光线投射体绘制方法第78-80页
     ·基于多重采样决策的体数据中目标体移动算法第80-86页
       ·代理几何体的生成第81页
       ·片断处理器的内核设计第81-84页
       ·绘制方法及测试数据试验结果第84-86页
   ·本章小结第86-87页
第五章 基于新生成数据空间的多目标体移动第87-96页
   ·绘制到纹理操作与FLAT三维纹理第87-88页
   ·目标体虚拟移动第88-90页
   ·目标体绘制过程第90-92页
   ·测试数据的实验结果第92-93页
   ·本章小结第93-96页
第六章 颅面外科手术术前设计系统研制第96-103页
   ·系统结构第96-99页
     ·数据输入输出模块第96-97页
     ·图像分割子系统第97-98页
     ·目标体切割子系统第98-99页
     ·目标体移动子系统第99页
   ·手术术式仿真第99-102页
     ·眼眶修复手术术式仿真第99-102页
     ·颌骨修正手术术式仿真第102页
   ·本章小结第102-103页
第七章 结论第103-106页
   ·研究工作的总结第103-105页
   ·亟待解决的问题第105页
   ·研究展望第105-106页
参考文献第106-112页
致谢第112-113页
在学期间发表的论文第113页

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