本文關(guān)鍵詞：低劑量CT圖像三維重建及語義檢索研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著醫(yī)學成像技術(shù)迅速發(fā)展,醫(yī)學影像在疾病診斷和治療中的作用也越來越重要。CT圖像三維重建是一種能夠提高醫(yī)生工作效率和診斷準確率的計算機輔助診斷方法,但高劑量CT圖像被證明對患者健康具有較大影響,低劑量CT圖像在多個檢查項目得以廣泛應(yīng)用。然而低劑量CT圖像也意味著CT圖像序列層間距加大,導(dǎo)致三維重建質(zhì)量下降。此外,目前CT圖像的檢索方式較為落后,多為基于固定關(guān)鍵字的檢索,圖像檢索多受限制。而基于語義的CT圖像檢索能夠以貼近人們對圖像的理解習慣的方式檢索圖像,能極大提升CT圖像的檢索效率,已逐漸成為當前研究熱點。本文針對低劑量CT圖像三維重建問題,以肝臟CT圖像數(shù)據(jù)為樣本,研究了三維重建的主要技術(shù),分別對圖像預(yù)處理、分割、三維繪制的相關(guān)算法進行仿真對比。針對低劑量CT圖像層間距大的問題深入研究了CT圖像的插值算法,分別從圖像配準、點對比配、線性插值三個方面對基于輪廓和形狀的CT圖像層間插值算法做出改進,改進算法具有更高的插值效率和插值準確率,更加適用于低劑量CT圖像的三維重建。本文針對CT圖像的檢索問題,研究了CT圖像語義提取相關(guān)技術(shù),采用DICOM元數(shù)據(jù)語義信息提取和圖像底層特征語義映射相結(jié)合的方式提取肝臟CT圖像語義信息。首先研究了DICOM標準的信息模型以及DICOM圖像的解析,并基于此直接提取DICOM元數(shù)據(jù)語義信息。然后研究了醫(yī)學圖像底層特征提取方法,以及SVM分類器,對比了不同的底層特征以及特征組合對于語義映射的效果,并基于最佳特征組合和SVM分類器獲取語義映射模型,獲得了較高的映射準確率,較好的解決了肝臟CT圖像檢索中的語義鴻溝問題。
【關(guān)鍵詞】：低劑量CT圖像 三維重建 改進的基于輪廓和形狀的圖像插值 特征提取 語義映射 語義檢索
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R814
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題研究背景及意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文研究內(nèi)容14-15
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 基礎(chǔ)理論知識17-33
• 2.1 CT成像概述17-18
• 2.2 DICOM標準介紹18-20
• 2.3 CT圖像三維重建20-29
• 2.4 醫(yī)學圖像語義檢索29-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 低劑量CT圖像三維重建研究33-56
• 3.1 CT圖像預(yù)處理33-36
• 3.2 CT圖像分割36-37
• 3.3 CT圖像插值37-50
• 3.4 CT圖像三維繪制50-55
• 3.5 本章小結(jié)55-56
• 第四章 CT圖像語義提取研究56-80
• 4.1 研究方法介紹56-57
• 4.2 DICOM元數(shù)據(jù)語義提取57-61
• 4.3 醫(yī)學圖像底層特征61-65
• 4.4 支持向量機65-68
• 4.5 CT圖像全局語義提取68-73
• 4.6 CT圖像局部語義提取73-79
• 4.7 本章小結(jié)79-80
• 第五章 CT圖像三維重建與語義檢索系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)80-89
• 5.1 系統(tǒng)需求分析與設(shè)計目標80-81
• 5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計81-82
• 5.3 CT圖像三維重建子系統(tǒng)82-85
• 5.4 CT圖像語義檢索子系統(tǒng)85-88
• 5.5 本章小結(jié)88-89
• 第六章 系統(tǒng)測試和分析89-95
• 6.1 系統(tǒng)測試環(huán)境及測試方法89-90
• 6.2 系統(tǒng)測試結(jié)果90-94
• 6.3 本章小結(jié)94-95
• 第七章 總結(jié)與展望95-97
• 7.1 總結(jié)95-96
• 7.2 展望96-97
• 參考文獻97-100
• 作者在學習期間取得的科研成果100

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