隨著人們生活水平的提高以及對口腔健康的關(guān)注,傳統(tǒng)的口腔治療方案已經(jīng)不能滿足臨床的要求,口腔治療方案越來越趨于精確化,以計算機(jī)視覺和計算機(jī)圖形學(xué)為基礎(chǔ)的口腔圖像三維重建已經(jīng)成為臨床醫(yī)生關(guān)注的焦點。基于Micro-CT掃描數(shù)據(jù)構(gòu)建的牙體及根管立體結(jié)構(gòu)的三維有限元模型,能夠準(zhǔn)確反應(yīng)牙齒及根管系統(tǒng)的解剖形態(tài)及結(jié)構(gòu),為牙齒及根管系統(tǒng)的三維形態(tài)結(jié)構(gòu)的研究、牙體組織生物力學(xué)分析及根管治療的順利進(jìn)行提供了堅實的基礎(chǔ),同時可以實現(xiàn)牙外形和根管系統(tǒng)三維形態(tài)結(jié)構(gòu)的定性研究與定量測算。本論文主要集中于口腔CT數(shù)據(jù)的預(yù)處理和三維重建,提出了針對口腔CT圖像的濾波算法,通過對濾波圖像分割提取出感興趣牙髓區(qū)域,運(yùn)用三維重建技術(shù)對牙齒和牙髓進(jìn)行可視化建模,獲得牙齒和牙髓的三維結(jié)構(gòu)信息,為臨床根管治療提供幫助。主要工作如下:（1）基于小波和雙邊濾波的CT圖像去噪算法,通過對CT圖像成像原理以及圖像采集環(huán)境的分析,采用小波和雙邊濾波相結(jié)合的算法對CT圖像進(jìn)行濾波,對低頻部分小波系數(shù)采用雙邊濾波的方法進(jìn)行處理,對高頻部分小波系數(shù)采用局部自適應(yīng)閾值濾波的方法進(jìn)行濾波,并從峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似度和三維重建效果三個方面驗證算法的... 

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 醫(yī)學(xué)圖像濾波技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 醫(yī)學(xué)圖像三維重建技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于小波和雙邊濾波的CT圖像去噪算法
    2.1 CT圖像成像特點與噪聲分析
    2.2 實驗數(shù)據(jù)噪聲分析
    2.3 基于小波和雙邊濾波的CT圖像去噪算法
        2.3.1 小波變換
        2.3.2 小波去噪
        2.3.3 雙邊濾波
        2.3.4 基于小波和雙邊濾波的CT圖像去噪算法
    2.4 實驗結(jié)果與分析
        2.4.1 圖像的質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)
        2.4.2 實驗分析
    2.5 總結(jié)
第三章 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的牙髓分割
    3.1 PCNN模型
    3.2 SCM模型
    3.3 迭代次數(shù)的影響
    3.4 實驗分析
        3.4.1 Micro-CT圖像分割
        3.4.2 CBCT口腔圖像的分割
    3.5 總結(jié)
第四章 口腔圖像的三維重建
    4.1 面繪制的基本知識
        4.1.1 體素模型
        4.1.2 等值面
    4.2 面繪制
        4.2.1 MC算法
        4.2.2 平行輪廓線的重建算法
    4.3 體繪制
    4.4 口腔圖像的三維重建
    4.5 實驗結(jié)果分析
        4.5.1 離體牙的三維重建
        4.5.2 牙髓的三維重建
    4.6 總結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 后續(xù)展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文以及參與項目
學(xué)位論文評閱及答辯情況表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]可摘局部義齒支架計算機(jī)輔助設(shè)計與制作的初步研究[D]. 吳琳.中國醫(yī)科大學(xué) 2006

碩士論文
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[2]基于粒子群算法與PCNN的圖像分割研究[D]. 徐永彬.云南大學(xué) 2015
[3]基于GPU的醫(yī)學(xué)圖像體繪制技術(shù)研究[D]. 岑梓源.華南理工大學(xué) 2013
[4]基于醫(yī)學(xué)圖像序列的體繪制和GPU加速研究[D]. 張鵬.吉林大學(xué) 2013
[5]基于人眼視覺特性的SCM模型彩色圖像增強(qiáng)方法研究[D]. 騰飛.蘭州大學(xué) 2012
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本文編號：3670742