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基于WinMI軟件的采集模塊優(yōu)化與雙模態(tài)融合實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2017-04-25 09:02

  本文關(guān)鍵詞:基于WinMI軟件的采集模塊優(yōu)化與雙模態(tài)融合實(shí)現(xiàn),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:光學(xué)分子成像技術(shù)在分子影像技術(shù)中扮演了非常重要的角色,它具有靈敏度高、價(jià)格低等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為一種快速發(fā)展的生物醫(yī)學(xué)影像技術(shù)。其中,生物自發(fā)光與激發(fā)熒光成像以其簡(jiǎn)便和直觀性、無創(chuàng)性成為研究小動(dòng)物在體成像的理想方法。利用這種技術(shù),我們可以實(shí)時(shí)地觀察標(biāo)記基因及細(xì)胞在活體動(dòng)物中的活動(dòng)與分布情況,為研究疾病的發(fā)展過程與藥物篩選提供很好的方法與手段。而小動(dòng)物在體光學(xué)分子成像系統(tǒng),對(duì)在體光學(xué)分子成像的研究與發(fā)展具有十分重要的意義。 小動(dòng)物在體光學(xué)分子成像系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)生物自發(fā)光成像和激發(fā)熒光成像兩種成像模態(tài)的圖像采集及圖像處理功能。WinMI軟件主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)控制、數(shù)據(jù)采集以及圖像的后處理分析,,是整個(gè)系統(tǒng)的中心。本文圍繞WinMI軟件的圖像采集模塊優(yōu)化與雙模態(tài)融合的實(shí)現(xiàn)為中心,首先介紹了光學(xué)分子影像的研究、發(fā)展現(xiàn)狀以及研究意義;然后,介紹了光學(xué)分子成像原理與軟件平臺(tái)搭建的開發(fā)工具;接著,對(duì)WinMI軟件的圖像序列采集模塊的功能優(yōu)化進(jìn)行了說明,實(shí)現(xiàn)了序列采集設(shè)計(jì)與多線程采集優(yōu)化;在多種數(shù)據(jù)格式處理中,針對(duì)不同的數(shù)據(jù)格式實(shí)現(xiàn)了格式的歸一化處理以及選項(xiàng)設(shè)置管理操作;最后介紹了Micro-CT成像系統(tǒng)和與光學(xué)系統(tǒng)共同組成的雙模態(tài)系統(tǒng),成功實(shí)現(xiàn)了雙模態(tài)融合的配準(zhǔn)和二維數(shù)據(jù)能量映射;在熒光圖像處理優(yōu)化模塊,介紹了圖像數(shù)據(jù)的處理流程,對(duì)圖像的分割算法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,并達(dá)到了理想的效果。同時(shí),WinMI軟件對(duì)ROI的數(shù)據(jù)分析進(jìn)行了優(yōu)化處理,使軟件的界面操作舒適性得到加強(qiáng)。
【關(guān)鍵詞】:光學(xué)分子成像 WinMI 序列采集 雙模態(tài)融合
【學(xué)位授予單位】:西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:TP391.41;R318
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 第一章 緒論7-13
  • 1.1 研究背景7-8
  • 1.2 光學(xué)分子影像概述8-11
  • 1.2.1 自發(fā)熒光成像9-10
  • 1.2.2 激發(fā)熒光成像10-11
  • 1.3 研究工作與論文結(jié)構(gòu)11-13
  • 第二章 光學(xué)分子成像原理與軟件平臺(tái)開發(fā)工具介紹13-23
  • 2.1 光學(xué)分子成像原理介紹13-15
  • 2.2 軟件平臺(tái)開發(fā)工具15-21
  • 2.2.1 醫(yī)學(xué)影像軟件開發(fā)包 MITK15-17
  • 2.2.2 圖形用戶界面開發(fā)工具 Qt17-20
  • 2.2.3 相機(jī)開發(fā) SDK ATMCD20-21
  • 2.3 本章小結(jié)21-23
  • 第三章 序列采集模塊的功能優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)23-37
  • 3.1 采集模塊介紹23-24
  • 3.2 序列采集流程24-29
  • 3.2.1 序列采集流程介紹24-26
  • 3.2.2 序列采集流程設(shè)計(jì)26-28
  • 3.2.3 多線程采集技術(shù)應(yīng)用28-29
  • 3.3 多種數(shù)據(jù)格式處理實(shí)現(xiàn)29-36
  • 3.3.1 采集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)30
  • 3.3.2 數(shù)據(jù)文件格式處理30-34
  • 3.3.3 選項(xiàng)設(shè)置管理實(shí)現(xiàn)34-36
  • 3.4 本章小結(jié)36-37
  • 第四章 雙模態(tài)融合模塊實(shí)現(xiàn)與圖像處理優(yōu)化37-61
  • 4.1 光學(xué)與 CT 雙模態(tài)融合實(shí)現(xiàn)37-47
  • 4.1.1 Micro-CT 成像系統(tǒng)介紹38-39
  • 4.1.2 Micro-CT/BLI 雙模態(tài)融合39-41
  • 4.1.3 空間配準(zhǔn)方法實(shí)現(xiàn)41-45
  • 4.1.4 表面熒光分布能量映射45-47
  • 4.2 熒光圖像處理優(yōu)化47-59
  • 4.2.1 圖像數(shù)據(jù)處理流程介紹47-49
  • 4.2.2 熒光圖像分割優(yōu)化49-56
  • 4.2.3 圖像繪制與顯示56-57
  • 4.2.4 圖像數(shù)據(jù) ROI 分析57-59
  • 4.3 本章小結(jié)59-61
  • 第五章 總結(jié)與展望61-63
  • 致謝63-65
  • 參考文獻(xiàn)65-67
  • 作者在讀期間研究課題與成果67-68

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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2 李慧,田捷,王革;基于Monte Carlo在體生物光學(xué)成像的光子傳輸模型[J];軟件學(xué)報(bào);2004年11期

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4 馬瑜;梁慧琳;張艷寧;李韻;徐爽;;基于圖像顏色紋理的均值漂移分割算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2013年05期

5 王新華;畢篤彥;;Mean Shift算法在圖像分割中的應(yīng)用研究[J];微計(jì)算機(jī)信息;2009年09期

6 徐軍;陳東;;基于ImageJ的圖片格式批量轉(zhuǎn)換軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];天文研究與技術(shù);2008年03期

7 文明;李少林;;磁共振成像用于分子影像學(xué)研究[J];中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2007年01期

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本文編號(hào):325997

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