本文關(guān)鍵詞：人工關(guān)節(jié)與松質(zhì)骨接觸面積研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人工關(guān)節(jié)置換是重建關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)功能的一種修復(fù)手術(shù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，人工關(guān)節(jié)無菌性松動(dòng)是導(dǎo)致修復(fù)手術(shù)失敗的最重要原因，然而目前臨床上尚缺乏簡便有效的早期診斷人工關(guān)節(jié)無菌性松動(dòng)狀況的方法。 本文以人工髖關(guān)節(jié)為主要研究對象，通過定期采樣人工關(guān)節(jié)的醫(yī)學(xué)圖像，計(jì)算人工關(guān)節(jié)與松質(zhì)骨之間的接觸面積，根據(jù)接觸面積的變化情況，對人工關(guān)節(jié)無菌性松動(dòng)情況進(jìn)行早期診斷，為康復(fù)治療提供可靠的依據(jù)。 由于人工關(guān)節(jié)的醫(yī)學(xué)圖像存在邊界模糊不均勻、易受強(qiáng)噪聲污染等特點(diǎn)，導(dǎo)致圖像處理算法直接影響著接觸面積計(jì)算結(jié)果的精確度。本文首先從圖像濾波處理入手，，結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)思想，提出了一種自適應(yīng)多尺度形態(tài)學(xué)濾波算法，通過將大小尺度的結(jié)構(gòu)元素相結(jié)合和自適應(yīng)確定權(quán)值的方法，有效濾除了醫(yī)學(xué)圖像中的噪聲干擾，同時(shí)圖像邊緣微細(xì)結(jié)構(gòu)也得到較好保留。 其次，分水嶺分割算法是一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的區(qū)域分割方法，由于其能夠得到單像素寬、定位精確、連續(xù)封閉的分割邊緣而得到廣泛的應(yīng)用，然而傳統(tǒng)分水嶺分割算法存在嚴(yán)重過分割問題，影響真實(shí)目標(biāo)的提取。本文針對這一問題，結(jié)合醫(yī)學(xué)圖像的特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的醫(yī)學(xué)圖像分水嶺分割算法，通過分水嶺變換前對人工關(guān)節(jié)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行預(yù)處理和分水嶺變換后進(jìn)行區(qū)域合并，有效地抑制了過分割現(xiàn)象。 最后，根據(jù)以上圖像分割結(jié)果統(tǒng)計(jì)邊界接觸像素點(diǎn)，獲得人工關(guān)節(jié)與松質(zhì)骨接觸面積，為人工關(guān)節(jié)無菌性松動(dòng)狀況提供可靠的診斷依據(jù)，具有較強(qiáng)的臨床意義和價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 圖像濾波 分水嶺算法 接觸面積
【學(xué)位授予單位】：河南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：R318.17
【目錄】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-7
• 第1章 緒論7-19
• 1.1 課題背景和研究意義7-8
• 1.2 人工關(guān)節(jié)松動(dòng)診斷研究現(xiàn)狀8-17
• 1.2.1 圖像濾波方法11-12
• 1.2.2 醫(yī)學(xué)圖像分割方法12-17
• 1.3 論文的內(nèi)容及章節(jié)安排17-19
• 第2章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論基礎(chǔ)19-31
• 2.1 引言19
• 2.2 二值形態(tài)學(xué)19-25
• 2.2.1 結(jié)構(gòu)元素20
• 2.2.2 二值形態(tài)學(xué)腐蝕與膨脹20-23
• 2.2.3 二值形態(tài)學(xué)開與閉運(yùn)算23-25
• 2.3 灰度形態(tài)學(xué)25-30
• 2.3.1 灰度形態(tài)運(yùn)算25-28
• 2.3.2 灰度形態(tài)學(xué)開與閉運(yùn)算28-29
• 2.3.3 灰度形態(tài)學(xué)的應(yīng)用29-30
• 2.4 小結(jié)30-31
• 第3章 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像濾波31-50
• 3.1 引言31
• 3.2 圖像噪聲31-32
• 3.3 常用的圖像濾波算法32-41
• 3.3.1 均值濾波33-34
• 3.3.2 中值濾波34-38
• 3.3.3 基于小波變換的濾波方法38-40
• 3.3.4 基于擴(kuò)散方程的濾波方法40-41
• 3.3.5 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波法方法41
• 3.4 自適應(yīng)多尺度形態(tài)學(xué)濾波算法設(shè)計(jì)41-44
• 3.4.1 多尺度形態(tài)學(xué)濾波原理與實(shí)現(xiàn)流程42
• 3.4.2 形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素與尺度的選取42-43
• 3.4.3 傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)濾波43
• 3.4.4 自適應(yīng)多尺度形態(tài)學(xué)濾波算法43-44
• 3.5 濾波性能的評價(jià)44-46
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析46-49
• 3.6.1 高斯噪聲處理的臀部與股骨 CT 圖像去噪結(jié)果分析46-47
• 3.6.2 椒鹽噪聲處理的臀部與股骨 CT 圖像去噪結(jié)果分析47-49
• 3.7 總結(jié)49-50
• 第4章 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的醫(yī)學(xué)圖像分水嶺分割算法50-61
• 4.1 引言50
• 4.2 傳統(tǒng)分水嶺分割算法50-54
• 4.2.1 分水嶺算法基本原理與實(shí)現(xiàn)步驟50-53
• 4.2.2 分水嶺算法存在的問題與解決途徑53-54
• 4.3 基于標(biāo)記提取和區(qū)域合并的醫(yī)學(xué)圖像分水嶺分割算法54-57
• 4.3.1 預(yù)處理初級分割階段54-56
• 4.3.2 分水嶺變換56
• 4.3.3 后期合并高級分割階段56-57
• 4.3.4 算法實(shí)現(xiàn)描述57
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析57-60
• 4.4.1 原始臀部與股骨 CT 圖像分割結(jié)果分析58
• 4.4.2 強(qiáng)噪聲處理的臀部與股骨 CT 圖像分割結(jié)果分析58-60
• 4.5 總結(jié)60-61
• 第5章 人工關(guān)節(jié)與松質(zhì)骨接觸面積計(jì)算61-69
• 5.1 人工關(guān)節(jié)與松質(zhì)骨接觸面積計(jì)算61
• 5.2 算法實(shí)現(xiàn)步驟描述61
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析61-68
• 5.3.1 正常光照環(huán)境實(shí)驗(yàn)62-65
• 5.3.2 低光照環(huán)境實(shí)驗(yàn)65-68
• 5.4 總結(jié)68-69
• 第6章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 研究工作總結(jié)69
• 6.2 展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 附錄 A 人工全髖關(guān)節(jié)療效評分標(biāo)準(zhǔn)75-76
• 致謝76-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果77

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：人工關(guān)節(jié)與松質(zhì)骨接觸面積研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：402116