本文關(guān)鍵詞：基于Activiz.Net的醫(yī)學(xué)圖像三維重構(gòu)

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【摘要】：從倫琴射線的發(fā)現(xiàn)到如今的計(jì)算機(jī)斷層掃描、核磁共振成像等醫(yī)學(xué)設(shè)備的廣泛應(yīng)用,單純的二維圖像信息已經(jīng)無法為醫(yī)生提供全面、準(zhǔn)確的診斷信息。三維圖像模型的出現(xiàn)為醫(yī)療信息的獲取實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛越。醫(yī)學(xué)圖像的三維重構(gòu)的研究與發(fā)展,為醫(yī)生對(duì)病人病灶區(qū)的診斷提供了更為直觀的、具體的判斷。尤其在病灶區(qū)微小細(xì)節(jié)的探究方面,三維重構(gòu)后的醫(yī)學(xué)圖像能夠非常清晰的呈現(xiàn)在醫(yī)患眼前�？梢�,醫(yī)學(xué)圖像三維重構(gòu)方法的探究需求日益突出,成為當(dāng)下醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。本文將視覺化工具函式庫(kù)Activiz.Net和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域圖像相結(jié)合,以C#.NET做語言平臺(tái),搭建一套完整的醫(yī)學(xué)圖像三維重構(gòu)系統(tǒng)。本設(shè)計(jì)系統(tǒng)以功能模塊化的方式,按照?qǐng)D像類型分析、二維圖像預(yù)處理及三維圖像合成與交互性處理的順序進(jìn)行實(shí)驗(yàn)探究,本文主要工作內(nèi)容如下:首先,簡(jiǎn)要分析了論文的研究目的和實(shí)際意義,歸納概述了醫(yī)學(xué)圖像在三維重構(gòu)方法與技術(shù)上的發(fā)展和研究現(xiàn)狀,概述了DICOM格式文件、CT類型圖像和IVUS類型圖像的成像模式,介紹了視覺化工具函式庫(kù)Activiz.Net,并介紹了論文主要探究工作的主體框架。其次,依次按照?qǐng)D像消噪、圖像插值和圖像分割三環(huán)節(jié)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像、預(yù)處理理論進(jìn)行剖析。圖像消噪部分以兩種經(jīng)典小波閾值函數(shù)為基礎(chǔ),提出了一種新型的小波閾值函數(shù),取得了較好的消噪效果;圖像插值部分介紹了雙線性插值算法的基本原理,得出此方法適用于處理醫(yī)學(xué)圖像處理,有助于下一步的三維重構(gòu)工作;圖像分割部分采用算法對(duì)比的方式,對(duì)閾值分割法、邊緣檢測(cè)分割法和聚類分割法進(jìn)行了簡(jiǎn)要探究,得出基于閾值分割的Ostu算法相對(duì)而言更適用于醫(yī)學(xué)圖像處理。特別會(huì)針對(duì)二維IVUS類型的血管超聲圖形進(jìn)行研究和處理。在完成圖像消噪、雙線性插值及改進(jìn)后的Ostu閾值分割等預(yù)處理后,利用坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換去除了原始IVUS血管圖像中的導(dǎo)管偽暈,得到更為真實(shí)的、更加清晰的二維血管圖。然后,從體繪制和面繪制兩種繪制角度對(duì)三維重構(gòu)算法進(jìn)行探究,詳細(xì)研究了基于體繪制的光線投射法算法和基于面繪制的移動(dòng)立方體算法,給出了兩種算法的繪制的流程。最后,將Activiz.Net函數(shù)庫(kù)以工具包的形式嵌入Visual Studio2013中,以C#.Net為操作平臺(tái)搭建了一套完整醫(yī)學(xué)圖像三維重構(gòu)處理系統(tǒng)。按照模塊化的方式分別從醫(yī)學(xué)圖像讀取、圖像格式轉(zhuǎn)換、二維圖像預(yù)處理、三維圖像重構(gòu)及三維圖形交互式操作等方面分別演示了各個(gè)功能的運(yùn)行結(jié)果,最終得到完整的三維重構(gòu)體。
【關(guān)鍵詞】：醫(yī)學(xué)圖像 預(yù)處理 三維重構(gòu) Activiz.Net
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R445;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 選題依據(jù)和背景9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 醫(yī)學(xué)圖像模式12-16
• 1.3.1 DICOM格式文件13-14
• 1.3.2 CT圖像14-15
• 1.3.3 IVUS圖像15-16
• 1.4 Activiz.NET工具包16-17
• 1.5 論文的主要工作和研究?jī)?nèi)容17-19
• 第二章 二維醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理19-34
• 2.1 二維醫(yī)學(xué)圖像消噪19-23
• 2.1.1 改進(jìn)小波閾值消噪函數(shù)20-21
• 2.1.2 改進(jìn)小波閾值消噪函數(shù)的結(jié)果分析21-23
• 2.2 二維醫(yī)學(xué)圖像插值23-24
• 2.2.1 最近鄰域插值23-24
• 2.2.2 雙線性插值法24
• 2.3 二維醫(yī)學(xué)圖像分割24-29
• 2.3.1 基于邊緣檢測(cè)的分割方法25-26
• 2.3.2 基于聚類的分割方法26
• 2.3.3 基于閾值的分割方法26-29
• 2.4 IVUS類型二維醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)29-33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 第三章 醫(yī)學(xué)圖像三維重構(gòu)34-43
• 3.1 體繪制34-37
• 3.1.1 一般基于體繪制的三維重構(gòu)34-35
• 3.1.2 光線投射法35-37
• 3.2 面繪制37-42
• 3.2.1 一般面繪制的三維重構(gòu)算法38
• 3.2.2 移動(dòng)立方體算法38-42
• 3.3 體繪制與面繪制比較42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于Activiz.Net的醫(yī)學(xué)圖像三維重構(gòu)系統(tǒng)43-58
• 4.1 系統(tǒng)的模塊化功能43-47
• 4.1.1 二維序列圖像讀取模塊43-45
• 4.1.2 二維序列圖像預(yù)處理模塊45
• 4.1.3 三維重構(gòu)模塊45-47
• 4.2 系統(tǒng)運(yùn)行展示47-57
• 4.2.1 二維圖像預(yù)處理界面48-52
• 4.2.2 三維重構(gòu)模塊52-55
• 4.2.3 三維交互模塊55-57
• 4.3 本章總結(jié)57-58
• 結(jié)論58-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 致謝63-64

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