近年來,醫(yī)學影像技術的發(fā)展越來越迅猛,其普及的程度也變得更加的廣泛。其中,計算機斷層成像技術（Computed Tomography,CT）因為它的分辨率較高并且功能較為強大而成為臨床診斷中最為常用的技術。肺部CT成像作為一種醫(yī)學篩查方法,在診斷與檢測肺癌中非常有效。但對于目前的CT檢測,醫(yī)生只能靠著自己的臨床經(jīng)驗,通過觀察二維切片圖像來判定損傷的部位,難以精準地確定損傷部位的大小、位置和幾何形狀,所以有必要進一步深入解讀圖像中所包含的生物信息。CT圖像可視化可以很好地幫助醫(yī)護工作者診斷病情、模擬手術及術前規(guī)劃,因而研究醫(yī)學CT圖像可視化技術有著至關重要的意義和研究價值。肺氣管是人體中極為重要的組織結構,其精確分割結果有利于醫(yī)生診斷和分析肺部疾病,并可以提供給醫(yī)生有效的醫(yī)學導航功能,有利于術前手術方案制定和術中分析。但由于肺部CT會受到部分體積效應和噪聲的影響,從而導致在氣管分割過程中會出現(xiàn)泄漏現(xiàn)象,因此在氣管分割的過程中盡可能識別小的支氣管壁以及減少泄漏有重要的研究意義。針對上述所出現(xiàn)的問題,本文開發(fā)了一個基于肺部CT氣管壁增強的氣管分割及可視化系統(tǒng)。1.在可視化模塊中,通過結合VT... 

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 關于肺氣管分割
        1.2.2 關于醫(yī)學圖像可視化
    1.3 本文主要工作
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 研究方法
    1.4 本文結構安排
第二章 理論基礎
    2.1 醫(yī)學影像可視化
    2.2 系統(tǒng)開發(fā)工具
        2.2.1 ITK簡介
        2.2.2 VTK簡介
    2.3 系統(tǒng)開發(fā)平臺
第三章 系統(tǒng)組成設計
    3.1 CT圖像二維可視化
    3.2 CT圖像三維可視化
    3.3 肺部CT預處理
        3.3.1 二值化操作
        3.3.2 形態(tài)學開運算操作
        3.3.3 三維區(qū)域生長
        3.3.4 形態(tài)學閉運算獲取掩膜
    3.4 氣管粗分割
        3.4.1 對主氣管進行區(qū)域生長
        3.4.2 獲取種子點坐標
        3.4.3 粗分割主循環(huán)
        3.4.4 保存粗分割結果
    3.5 氣管精細分割
        3.5.1 三級分割步驟
        3.5.2 氣管壁修補步驟
        3.5.3 判定步驟
        3.5.4 分割過濾步驟
第四章 算法驗證及實驗結果
    4.1 開發(fā)硬件平臺
    4.2 開發(fā)軟件平臺的配置過程:Qt+ITK+VTK
        4.2.1 Qt下 VTK的安裝過程
        4.2.2 ITK配置過程
    4.3 實驗數(shù)據(jù)來源
    4.4 實驗結果及分析
第五章 結論和展望
    5.1 本文工作總結
    5.2 工作展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論著
攻讀碩士學位期間參與項目和比賽
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于VTK的三維醫(yī)學影像可視化系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J]. 孫浩,雒偉群.  西藏科技. 2019(11)
[2]基于ITK與VTK的醫(yī)學圖像配準軟件的開發(fā)[J]. 李浩文,胡方旭,白亞南,程天琪,彭磊.  電子制作. 2019(17)
[3]醫(yī)學圖像可視化的視覺優(yōu)化方法[J]. 魏敏,王松,吳亞東.  計算機輔助設計與圖形學學報. 2019(04)
[4]肺部CT圖像氣管樹分割技術研究進展[J]. 段輝宏,龔敬,王麗嘉,李鑫宇,聶生東.  中國生物醫(yī)學工程學報. 2018(06)
[5]肺部CT圖像中的解剖結構分割方法綜述[J]. 邊子健,覃文軍,劉積仁,趙大哲.  中國圖象圖形學報. 2018(10)
[6]基于ITK、VTK、Qt的DICOM文件的讀取與顯示[J]. 任正偉,宋曉梅,黃素真.  國外電子測量技術. 2017(11)
[7]計算機輔助DICOM醫(yī)學圖像三維可視化研究[J]. 董艷莉,朱一峰.  齊齊哈爾大學學報(自然科學版). 2016(03)
[8]基于主動輪廓的三維氣管樹自動分割方法[J]. 何瑞華,陸建峰,唐立鈞.  中國醫(yī)學物理學雜志. 2016(01)
[9]三維支氣管樹分割與中心路徑提取算法研究[J]. 李艷波,于翔.  系統(tǒng)仿真學報. 2015(10)
[10]結合區(qū)域生長與灰度重建的CT圖像肺氣管樹分割[J]. 彭雙,肖昌炎.  中國圖象圖形學報. 2014(09)

碩士論文
[1]基于ITK與VTK的輔助診斷三維可視化重建算法研究[D]. 李丹陽.北方工業(yè)大學 2018
[2]基于CT影像的肺氣管三維重構方法研究[D]. 趙興.重慶大學 2017
[3]基于CT影像的肺部氣管樹分割算法的研究[D]. 朱辰坤.東北大學 2012



本文編號：3718362