截至2015年,腦血管疾病患病率高達12‰,已嚴重威脅到我國居民健康,腦血管三維模型的可視化及數(shù)值模擬,可為研究學者和臨床醫(yī)生提供重要的診斷和治療信息。點云數(shù)據(jù)處理是目前研究的熱點,已經(jīng)應用在VR、自動駕駛等新型技術(shù)中,本文將其應用到腦血管領(lǐng)域中。一些未經(jīng)過分割處理的血管點云數(shù)據(jù),難以得到高質(zhì)量的腦血管模型和進行下一步血流分析,本文擬對具有復雜拓撲結(jié)構(gòu)下的腦血管分割、骨架線提取、光滑表面重建和血流動力學分析展開研究。針對腦血管點云數(shù)據(jù)的分割,提出了基于連通性的分割方法�；谶B通性的分割算法首先建立覆蓋集,對覆蓋集進行特征分析,制定覆蓋集連通性判斷標準,然后確定分割起始點,通過對覆蓋集的連通性判斷進行點集擴充,當試探集不連通時,則可能存在分叉區(qū)域,這時需要根部反向擴充來優(yōu)化判斷,最后對未處理的覆蓋集繼續(xù)進行擴充,直到所有覆蓋集被處理,完成腦血管的局部分割。在分割的基礎(chǔ)上,提出了基于空間中值的骨架提取方法�；诳臻g中值的方法,通過定義局部半徑引入排斥力和稠密度權(quán)重函數(shù),實現(xiàn)對骨架點的提取;然后將提取的骨架點連接成線,分別對分支上的骨架線連接和分叉處的骨架線連接提出了解決方案;最后完成腦血管... 

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 點云數(shù)據(jù)處理的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 點云數(shù)據(jù)分割研究現(xiàn)狀
        1.2.2 骨架提取技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 血管點云三維重建研究現(xiàn)狀
    1.3 血流動力學研究現(xiàn)狀
    1.4 主要研究內(nèi)容
第2章 基于連通性的點云數(shù)據(jù)分割
    2.1 引言
    2.2 覆蓋集形成及幾何特征
        2.2.1 覆蓋集
        2.2.2 連通性
        2.2.3 覆蓋集特征分析
        2.2.4 覆蓋集的連通性識別
    2.3 血管點云分割
        2.3.1 分割起始點確定
        2.3.2 初始分割
        2.3.3 根部反向擴充
    2.4 腦血管分割實驗
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于空間中值的骨架提取
    3.1 引言
    3.2 骨架幾何參數(shù)提取
        3.2.1 圓柱擬合方法研究
        3.2.2 空間中值方法研究
    3.3 骨架線處理
        3.3.1 分支骨架線處理
        3.3.2 分叉處骨架線處理
    3.4 腦血管骨架提取實驗
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于骨架信息的表面重建
    4.1 引言
    4.2 骨架線預處理
    4.3 重構(gòu)單分支表面
        4.3.1 切向量和截面半徑計算
        4.3.2 單分支表面重構(gòu)
    4.4 分叉區(qū)域表面重構(gòu)
        4.4.1 分支“互吃”
        4.4.2 分叉區(qū)域二維映射
        4.4.3 類Delaunay三角剖分的構(gòu)造
        4.4.4 類Delaunay三角空洞的填補
    4.5 LOOP細分法光滑模型
    4.6 腦血管表面重建實驗
    4.7 本章小結(jié)
第5章 腦血管血流動力學分析
    5.1 引言
    5.2 腦血管血流動力學分析
        5.2.1 計算流體力學
        5.2.2 網(wǎng)格劃分與邊界條件
        5.2.3 數(shù)值模擬結(jié)果與分析
    5.3 血管局部狹窄對血液流動的影響
        5.3.1 網(wǎng)格劃分與邊界條件設(shè)置
        5.3.2 數(shù)值模擬結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]《中國心血管病報告2016》概要[J]. 陳偉偉,高潤霖,劉力生,朱曼璐,王文,王擁軍,吳兆蘇,李惠君,顧東風,楊躍進,鄭哲,蔣立新,胡盛壽.  中國循環(huán)雜志. 2017(06)
[2]應用改進的粒子群優(yōu)化模糊聚類實現(xiàn)點云數(shù)據(jù)的區(qū)域分割[J]. 王曉輝,吳祿慎,陳華偉,史皓良.  光學精密工程. 2017(04)
[3]CTA血管成像掃描技術(shù)在頭頸部血管病變中的應用[J]. 胡浚,祝勇,李婭羽,梁保紅,林中青.  現(xiàn)代養(yǎng)生. 2016(16)
[4]平滑度歐式聚類算法分割點云數(shù)據(jù)[J]. 吳燕雄,李峰,劉芳,程麗娜,郭麗麗.  測控技術(shù). 2016(03)
[5]基于力場的點云樹木骨架提取方法[J]. 張冬,云挺,薛聯(lián)鳳,阮宏華.  南京林業(yè)大學學報(自然科學版). 2016(02)
[6]不同角度Y型狹窄血管血液流動的數(shù)值模擬[J]. 趙書博,魯曉莉,黃鵬展.  數(shù)學的實踐與認識. 2016(04)
[7]基于改進GA的肝臟管道個性化建模方法[J]. 王娜,陳國棟,李杰.  中央民族大學學報(自然科學版). 2016(01)
[8]一種基于高斯混合模型的快速水平集圖像分割方法[J]. 程相康,朱宏擎.  華東理工大學學報(自然科學版). 2015(06)
[9]采用聚類分析的車載點云地物分類[J]. 朱磊,王健,許開輝,趙富燕.  測繪科學. 2016(04)
[10]基于無人機載激光雷達數(shù)據(jù)的建筑物自動提取算法[J]. 唐學哲,劉昌軍,胡小青,王超.  中國防汛抗旱. 2015(05)

博士論文
[1]大規(guī)模點云模型幾何造型技術(shù)研究[D]. 鄒萬紅.浙江大學 2007

碩士論文
[1]基于格子Boltzmann方法的顱內(nèi)動脈瘤直血管和彎曲血管三維數(shù)值研究[D]. 李冬杰.華中科技大學 2014



本文編號：3730494