現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中,臨床診斷和治療的過程越來越多地應(yīng)用到三維醫(yī)學(xué)圖像,并且三維醫(yī)學(xué)圖像中特征點的自動定位成為頭影測量分析、CT圖像前列腺部位分割等醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)的關(guān)鍵。然而,目前臨床上解剖特征點的定位仍然要依靠醫(yī)生手動進行測量和定位,這種方式不僅浪費了經(jīng)驗豐富的醫(yī)生的時間和精力而且由于醫(yī)生不同時間狀態(tài)不同或者不同醫(yī)生之間的差異會導(dǎo)致解剖特征點的定位準確性受到影響。因此解剖特征點的定位精度直接影響后續(xù)醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的準確性。因此發(fā)展三維醫(yī)學(xué)圖像解剖特征點的自動定位具有重要的臨床價值和理論價值。首先針對三維頭影測量CBCT（Cone beam CT,CBCT）圖像解剖特征點的自動定位問題,本文提出一種基于隨機森林的三維頭影測量CBCT圖像解剖特征點的自動定位方法。該方法分為訓(xùn)練階段和測試階段,訓(xùn)練階段首先從三維醫(yī)學(xué)圖像中提取外觀特征作為第一層隨機森林模型的輸入,通過隨機森林模型產(chǎn)生每個解剖特征點的偏移距離圖。然后從上一步驟得到的偏移距離圖中提取上下文特征,并且將上下文特征和原始的外觀特征結(jié)合起來作為第二層隨機森林的輸入訓(xùn)練出第二層隨機森林。測試階段將待檢測的三維頭影測量CBCT圖像輸入本隨機... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景以及意義
    1.2 三維X射線頭影測量分析
        1.2.1 X射線基本介紹
        1.2.2 三維X射線頭影測量圖像的獲取
        1.2.3 X射線頭影測量分析的基本步驟與常用解剖特征點
        1.2.4 X射線頭影測量技術(shù)的發(fā)展情況
    1.3 特征點自動定位和CT圖像前列腺分割
        1.3.1 IGRT基本步驟
        1.3.2 基于解剖特征點的三維CT圖像前列腺分割方法
    1.4 三維醫(yī)學(xué)圖像特征點定位研究現(xiàn)狀
    1.5 論文的內(nèi)容安排
第二章 相關(guān)背景知識介紹
    2.1 構(gòu)造決策樹
        2.1.1 信息增益的定義以及計算
        2.1.2 增益率
        2.1.3 基尼指數(shù)
    2.2 決策樹的生成和修剪
        2.2.1 決策樹的生成
        2.2.2 決策樹的修剪
    2.3 決策樹的存儲與應(yīng)用
        2.3.1 使用決策樹進行分類
        2.3.2 決策樹的存儲
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于隨機森林的三維頭影測量CBCT圖像口腔解剖特征點自動定位方法
    3.1 訓(xùn)練階段
        3.1.1 隨機森林算法介紹
        3.1.2 三維Haar-like特征
        3.1.3 上下文特征
        3.1.4 訓(xùn)練階段
    3.2 測試階段
    3.3 實驗結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于隨機森林的前列腺CT圖像解剖特征點定位算法
    4.1 具體方法
        4.1.1 訓(xùn)練階段
        4.1.2 測試階段
    4.2 實驗結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]隨機森林方法研究綜述[J]. 方匡南,吳見彬,朱建平,謝邦昌.  統(tǒng)計與信息論壇. 2011(03)
[2]錐形束CT轉(zhuǎn)化頭顱側(cè)位片定點精確性的研究[J]. 劉怡,趙健慧,丁云,許天民.  中華口腔正畸學(xué)雜志. 2010 (02)



本文編號：3636945