發(fā)布時(shí)間：2017-04-28 21:05

  本文關(guān)鍵詞：低劑量CT圖像三維重建及語(yǔ)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(xué)成像技術(shù)迅速發(fā)展,醫(yī)學(xué)影像在疾病診斷和治療中的作用也越來(lái)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(zhǔn)確率的計(jì)算機(jī)輔助診斷方法,但高劑量CT圖像被證明對(duì)患者健康具有較大影響,低劑量CT圖像在多個(gè)檢查項(xiàng)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(yǔ)義的CT圖像檢索能夠以貼近人們對(duì)圖像的理解習(xí)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(dāng)前研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)低劑量CT圖像三維重建問(wèn)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(duì)圖像預(yù)處理、分割、三維繪制的相關(guān)算法進(jìn)行仿真對(duì)比。針對(duì)低劑量CT圖像層間距大的問(wèn)題深入研究了CT圖像的插值算法,分別從圖像配準(zhǔn)、點(diǎn)對(duì)比配、線性插值三個(gè)方面對(duì)基于輪廓和形狀的CT圖像層間插值算法做出改進(jìn),改進(jìn)算法具有更高的插值效率和插值準(zhǔn)確率,更加適用于低劑量CT圖像的三維重建。本文針對(duì)CT圖像的檢索問(wèn)題,研究了CT圖像語(yǔ)義提取相關(guān)技術(shù),采用DICOM元數(shù)據(jù)語(yǔ)義信息提取和圖像底層特征語(yǔ)義映射相結(jié)合的方式提取肝臟CT圖像語(yǔ)義信息。首先研究了DICOM標(biāo)準(zhǔn)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(yǔ)義信息。然后研究了醫(yī)學(xué)圖像底層特征提取方法,以及SVM分類器,對(duì)比了不同的底層特征以及特征組合對(duì)于語(yǔ)義映射的效果,并基于最佳特征組合和SVM分類器獲取語(yǔ)義映射模型,獲得了較高的映射準(zhǔn)確率,較好的解決了肝臟CT圖像檢索中的語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】：低劑量CT圖像 三維重建 改進(jìn)的基于輪廓和形狀的圖像插值 特征提取 語(yǔ)義映射 語(yǔ)義檢索
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文研究?jī)?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(shí)17-33
• 2.1 CT成像概述17-18
• 2.2 DICOM標(biāo)準(zhǔn)介紹18-20
• 2.3 CT圖像三維重建20-29
• 2.4 醫(yī)學(xué)圖像語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)義提取57-61
• 4.3 醫(yī)學(xué)圖像底層特征61-65
• 4.4 支持向量機(jī)65-68
• 4.5 CT圖像全局語(yǔ)義提取68-73
• 4.6 CT圖像局部語(yǔ)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(yǔ)義檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)80-89
• 5.1 系統(tǒng)需求分析與設(shè)計(jì)目標(biāo)80-81
• 5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)81-82
• 5.3 CT圖像三維重建子系統(tǒng)82-85
• 5.4 CT圖像語(yǔ)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(cè)試和分析89-95
• 6.1 系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境及測(cè)試方法89-90
• 6.2 系統(tǒng)測(cè)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(xiàn)97-100
• 作者在學(xué)習(xí)期間取得的科研成果100

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 杜曉巖;呂同富;邢志宏;;圖像邊緣識(shí)別技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用[J];中國(guó)醫(yī)藥導(dǎo)報(bào);2009年32期

2 史洪飛,包尚聯(lián),王衛(wèi)東;基于對(duì)象識(shí)別和分割的圖像噪聲抑制[J];中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2005年09期

3 賀向前;鄧世雄;甘平;周麗華;熊興良;;基于皮膚圖像年齡評(píng)估系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J];中國(guó)組織工程研究與臨床康復(fù);2010年43期

4 田星;桂志國(guó);劉芳;;基于模糊最大熵的醫(yī)學(xué)X增強(qiáng)方射線圖像邊緣法研究[J];中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志;2014年03期

5 何葉松;楊華哲;李陽(yáng);付佳;洪洋;吳琳;付淼;;人體顱腦MRI圖像中下頜骨的分割及三維建模[J];中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志;2010年03期

6 張明慧;;CR圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法在頭頸部的應(yīng)用[J];中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2009年12期

7 朱坤;陳新興;季立貴;;球結(jié)膜圖像的血管識(shí)別[J];中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志;2010年06期

8 許廣有;;CR圖像組合打印的臨床應(yīng)用價(jià)值[J];錦州醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào);2006年05期

9 張玉明,許曼;B超圖像邊緣增強(qiáng)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方法[J];電子技術(shù);1997年09期

10 黃志聰;張長(zhǎng)虹;劉宇靜;;JPEG2000及其在醫(yī)學(xué)圖像中的應(yīng)用[J];醫(yī)療衛(wèi)生裝備;2006年01期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陸成剛;陳剛;張但;閔春燕;;圖像邊緣的優(yōu)化模型[A];'2002系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)論文集（第四卷）[C];2002年

2 王偉凝;余英林;張劍超;;圖像的動(dòng)感特征分析[A];第一屆中國(guó)情感計(jì)算及智能交互學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2003年

3 韓焱;王明泉;宋樹(shù)爭(zhēng);;工業(yè)射線圖像的退化與恢復(fù)方法[A];新世紀(jì) 新機(jī)遇 新挑戰(zhàn)——知識(shí)創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（下冊(cè)）[C];2001年

4 王強(qiáng);王風(fēng);;一種保持圖像幾何特征的去噪模型[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)第五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

5 王培珍;楊維翰;陳維南;;圖像邊緣信息的融合方案研究[A];中國(guó)圖象圖形學(xué)會(huì)第十屆全國(guó)圖像圖形學(xué)術(shù)會(huì)議（CIG’2001）和第一屆全國(guó)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)研討會(huì)（CVR’2001）論文集[C];2001年

6 李大鵬;禹晶;肖創(chuàng)柏;;圖像去霧的無(wú)參考客觀質(zhì)量評(píng)測(cè)方法[A];第十五屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

7 孟晉麗;張毅;金林;;圖像中混合噪聲的小波域?yàn)V除方法[A];2007'儀表，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（一）[C];2007年

8 漆琳智;張超;吳向陽(yáng);;引導(dǎo)濾波的單幅圖像前景精確提取[A];浙江省電子學(xué)會(huì)2013學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2013年

9 張明慧;;基于模糊蒙片算法的CR圖像邊緣增強(qiáng)[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（1）[C];2008年

10 王亮亮;李明;高昕;;強(qiáng)模糊空間目標(biāo)圖像邊緣獲取方法研究[A];第九屆全國(guó)光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2010年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 吳飛;無(wú)邊距照片打印三部曲[N];中國(guó)電腦教育報(bào);2003年

2 艾思平翻譯;視頻編碼軟件CCE SP2操作指南(9)[N];電子報(bào);2009年

3 ;B超術(shù)語(yǔ)解釋[N];農(nóng)村醫(yī)藥報(bào)（漢）;2008年

4 ;圖像質(zhì)量調(diào)整秘技[N];電腦報(bào);2001年

5 馬駿睿 皓月;制作版畫(huà)效果圖片[N];中國(guó)攝影報(bào);2007年

6 艾思平翻譯;視頻編碼軟件CCE SP2操作指南(14)[N];電子報(bào);2009年

7 西安 張正倉(cāng);I~（2）C總線控制的HG-2220AV液晶屏視頻信號(hào)驅(qū)動(dòng)板[N];電子報(bào);2003年

8 ;令挑剔的人也刮目相看[N];中國(guó)電子報(bào);2001年

9 侯杰;國(guó)產(chǎn)芯片進(jìn)軍移動(dòng)多媒體市場(chǎng)[N];人民郵電;2003年

10 于亮、阿鯤;技術(shù)“掃”天下[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2002年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 梁福來(lái);低空無(wú)人機(jī)載UWB SAR增強(qiáng)成像技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

2 周靜;基于憶阻器的圖像處理技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 賈茜;基于時(shí)—空域插值的圖像及視頻上采樣技術(shù)研究[D];武漢大學(xué);2014年

4 李照奎;人臉圖像的魯棒特征表示方法研究[D];武漢大學(xué);2014年

5 郝紅星;基于干涉相位圖像構(gòu)建數(shù)字高程模型的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

6 楊小義;圖像特征識(shí)別算法及其在聾人視覺(jué)識(shí)別中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2015年

7 王玉明;SAR圖像地雷場(chǎng)檢測(cè)技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

8 溫景陽(yáng);圖像大容量、低失真可逆信息隱藏技術(shù)研究[D];蘭州大學(xué);2015年

9 李林;基于概率圖模型的圖像整體場(chǎng)景理解方法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

10 馮景;基于SAR圖像的海面溢油檢測(cè)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李鵬遠(yuǎn);圖像檢索算法研究及其在互聯(lián)網(wǎng)教育中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

2 萬(wàn)燕英;微聚焦X-ray圖像自適應(yīng)正則化去噪方法[D];華南理工大學(xué);2015年

3 毛雙艷;基于梯度域的圖像風(fēng)格化渲染方法的研究及其應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

4 向訓(xùn)文;RGB-D圖像顯著性檢測(cè)研究[D];華南理工大學(xué);2015年

5 曾旭;基于聚類和加權(quán)非局部的圖像稀疏去噪方法研究[D];天津理工大學(xué);2015年

6 熊楊超;圖像美學(xué)評(píng)價(jià)及美學(xué)優(yōu)化研究[D];華南理工大學(xué);2015年

7 王艷;圖像視覺(jué)顯著性檢測(cè)方法及應(yīng)用的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

8 鄭露萍;圖像二階微分特征提取及人臉識(shí)別應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

9 王思武;基于太陽(yáng)圖像的特征提取和檢索[D];昆明理工大學(xué);2015年

10 曹靜;基于暗通道先驗(yàn)算法的圖像去霧處理[D];海南大學(xué);2015年

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

，

本文編號(hào)：333536