肝臟疾病是世界范圍內(nèi)危害人類健康常見的疾病,其種類繁多,發(fā)展速度快,另外很多肝臟疾病不容易治愈恢復(fù)。在分割肝臟區(qū)域時(shí),傳統(tǒng)的手動(dòng)分割方式依賴于臨床醫(yī)生的工作經(jīng)驗(yàn)與先驗(yàn)知識(shí),有可能導(dǎo)致手術(shù)中的情況與術(shù)前分析不盡相同,如此一來手術(shù)成功率就不會(huì)很高。若能通過計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與三維重建技術(shù)將腹部CT切片圖像精準(zhǔn)分割、重建,將矢狀面與冠狀面圖像提取出來并進(jìn)行體積計(jì)算,使臨床醫(yī)生能夠在術(shù)前準(zhǔn)確掌握數(shù)據(jù),手術(shù)的成功率就會(huì)在一定程度上得到提高。所以,把計(jì)算機(jī)領(lǐng)域里的圖像處理與三維重建技術(shù)和醫(yī)療領(lǐng)域中的解剖與診斷技術(shù)結(jié)合起來,實(shí)現(xiàn)肝臟CT圖像序列處理與三維重建,完成肝臟疾病的計(jì)算機(jī)輔助治療,成為了國內(nèi)外高度關(guān)注的熱點(diǎn)課題。本文基于腹部肝臟CT圖像序列的特征,研究了腹部CT圖像序列肝臟分割與三維重建方法。1.使用區(qū)域生長算法、直方圖閾值法、最大連通分量算法實(shí)現(xiàn)了腹部肝臟圖像序列的粗分割:區(qū)域種子生長算法可以大致確定肝臟的位置,可以避免后續(xù)處理中誤把其它器官分割出來的情況;直方圖閾值法可以確定肝臟的灰度值范圍,進(jìn)一步精確地分割;最大連通分量算法可以提取出粗略的肝臟圖像。粗分割的分割過程使用OpenMP進(jìn)行... 

【文章來源】：河南大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究課題的背景和意義
    1.2 當(dāng)前的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要的研究工作
    1.4 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu)
第二章 圖像處理中用到的常用方法
    2.1 圖像降噪
        2.1.1 均值濾波
        2.1.2 中值濾波
    2.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
        2.2.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)簡介
        2.2.2 膨脹
        2.2.3 腐蝕
    2.3 填充孔洞
    2.4 本章小結(jié)
第三章 肝臟圖像序列的粗分割
    3.1 引言
    3.2 使用種子生長算法進(jìn)行分割
    3.3 使用直方圖閾值法進(jìn)行分割
    3.4 使用最大連通分量算法進(jìn)行分割
    3.5 使用OpenMP對(duì)粗分割計(jì)算過程進(jìn)行并行加速
    3.6 算法實(shí)驗(yàn)效率分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于GrowCut算法的分割優(yōu)化
    4.1 引言
    4.2 元胞自動(dòng)機(jī)理論
    4.3 GrowCut算法簡介
        4.3.1 GrowCut算法基本思想
        4.3.2 GrowCut算法的一些特點(diǎn)
        4.3.3 GrowCut算法的缺點(diǎn)
    4.4 分割優(yōu)化
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于CT圖像序列的肝臟體重建與矢狀面冠狀面提取
    5.1 引言
    5.2 VTK可視化工具包介紹
    5.3 體繪制三維重建方法簡介
    5.4 光線投射算法原理
    5.5 使用VTK進(jìn)行光線投射算法體重建
    5.6 基于CUDA的光線投射算法體重建
        5.6.1 CUDA簡介
        5.6.2 使用CUDA加速光線投射算法
        5.6.3 算法效率評(píng)估
    5.7 基于CT橫斷面圖像序列的肝臟矢狀面與冠狀面圖像提取與展示
        5.7.1 相關(guān)概念介紹
        5.7.2 使用VTKImagePlaneWidget類來提取各個(gè)平面圖像
    5.8 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 本文貢獻(xiàn)
    6.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于余弦相似度的Graph Cuts序列圖像分割算法[J]. 劉璐.  現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版). 2017(15)
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[3]基于最優(yōu)值搜索框架的CT序列圖像肝臟分割[J]. 李登旺,王杰,陳進(jìn)琥,李洪升.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2016(07)
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[5]基于DRLSE方法的全自動(dòng)CT圖像脂肪肝診斷系統(tǒng)[J]. 王家坤,孫建軍,高鳳連,帥海濤,黃聯(lián)芬,黃悅.  廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(06)
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[8]基于區(qū)域生長法提取二值圖像中的連通區(qū)域[J]. 聶歡歡,伊磊,劉任平.  計(jì)算機(jī)時(shí)代. 2012(06)
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[10]一種基于中值濾波的圖像去噪算法[J]. 耿帥,王希常.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2011(11)

博士論文
[1]自動(dòng)上下文模型在三維CT肝臟圖像分割中的應(yīng)用研究[D]. 吉宏偉.上海交通大學(xué) 2014
[2]圖像增強(qiáng)的相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用研究[D]. 李艷梅.電子科技大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于區(qū)域生長的肝臟CT圖像腫瘤分割方法研究[D]. 郭穎.大連海事大學(xué) 2017
[2]基于變分水平集方法的CT肝臟圖像分割與三維重建[D]. 王偉.青島大學(xué) 2014
[3]CT圖像中肝臟分割方法的研究[D]. 韋琴林.重慶大學(xué) 2012
[4]遙感圖像的K-均值聚類和分水嶺分割算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 席英.南京理工大學(xué) 2011
[5]基于模糊數(shù)學(xué)理論的數(shù)字圖像處理[D]. 吳振華.長沙理工大學(xué) 2010
[6]CT圖像肝臟分割方法研究[D]. 丁亮.華中科技大學(xué) 2009
[7]基于遺傳算法的肝CT序列圖像分割應(yīng)用研究[D]. 劉兵全.中南大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3631596