本文關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)CTA圖像分割與分層可視化研究

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【摘要】：醫(yī)學(xué)影像技術(shù)和計算機(jī)圖形學(xué)的發(fā)展給醫(yī)學(xué)帶來了巨大的變化,計算機(jī)斷層成像(CT)、核磁共振(MRI)、超聲(US)、正電子發(fā)射計算機(jī)斷層成像(PET)等醫(yī)學(xué)影像技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于臨床醫(yī)療的診斷。從上述成像方法獲得的醫(yī)學(xué)圖像中分割出感興趣區(qū)域(ROI),然后利用可視化技術(shù)進(jìn)行三維可視化,使醫(yī)生準(zhǔn)確、清晰的看到三維形態(tài),輔助醫(yī)生進(jìn)行分析和診斷,極大地提高了醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確率和科學(xué)性。圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理中的關(guān)鍵一步,直接影響到三維可視化以及計算流體動力學(xué)仿真的科學(xué)性和合理性。本文的主要工作有以下幾點(diǎn):(1)統(tǒng)計圖像的灰度分布,通過修改傳遞函數(shù)來顯示感興趣區(qū)域。通過曲率流濾波器對三維體數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,對傳統(tǒng)的置信連接方法引入相似度函數(shù),提出了一種基于改進(jìn)置信連接的方法對體數(shù)據(jù)進(jìn)行三維體分割,實(shí)現(xiàn)重要組織的剝離。(2)提出了基于ISODATA聚類和區(qū)域生長的算法序列分割骨骼,將遮擋的骨骼去除;并用該方法序列提取冠狀動脈。(3)對原始數(shù)據(jù)、三維分割后數(shù)據(jù)、去骨后數(shù)據(jù)、提取的冠狀動脈分別進(jìn)行三維可視化,將提取的脊柱與冠狀動脈繪制在一個可視化窗口下,完成分層可視化的目的。本文實(shí)現(xiàn)了人體胸部皮膚、肌肉、骨骼、心臟和血管的分層可視化,各結(jié)構(gòu)可單獨(dú)顯示,任意旋轉(zhuǎn),放大縮小�；就瓿煞謱涌梢暬哪康�,為醫(yī)生提供了清晰直觀的三維模型。
【關(guān)鍵詞】：3D區(qū)域生長 置信連接 ISODATA聚類分析 可視化 VTK
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R816.2;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題的研究背景和意義10
• 1.2 醫(yī)學(xué)圖像可視化國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 圖像分割國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 圖像分割國外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.5 本文的主要內(nèi)容13-14
• 1.6 各章節(jié)的安排14-16
• 第2章 醫(yī)學(xué)影像分割方法概述16-27
• 2.1 引言16-17
• 2.2 常用的分割方法17-20
• 2.2.1 基于區(qū)域的圖像分割17-18
• 2.2.2 基于邊緣的圖像分割18-19
• 2.2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割19
• 2.2.4 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割19
• 2.2.5 基于模型的圖像分割19-20
• 2.3 可視化方法概述20-25
• 2.3.1 面繪制20-23
• 2.3.2 體繪制23-25
• 2.4 實(shí)驗(yàn)環(huán)境25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于改進(jìn)的置信連接三維體分割算法27-35
• 3.1 引言27
• 3.2 基于光線投射算法的體繪制27-28
• 3.3 預(yù)處理28-31
• 3.3.1 三維數(shù)據(jù)場的構(gòu)建28-30
• 3.3.2 平滑濾波30-31
• 3.4 基于改進(jìn)的置信連接三維體分割算法31-33
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果33-34
• 3.6 本章小結(jié)34-35
• 第4章 基于ISODATA聚類和區(qū)域生長的序列分割骨骼算法35-45
• 4.1 引言35
• 4.2 基于區(qū)域生長的骨骼分割算法35-36
• 4.3 基于ISODATA聚類算法獲取序列分割種子點(diǎn)36-38
• 4.4 參數(shù)設(shè)置及實(shí)驗(yàn)結(jié)果38-44
• 4.4.1 參數(shù)選擇38-40
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果40-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第5章 冠狀動脈序列提取及三維可視化45-52
• 5.1 引言45
• 5.2 閾值分割冠脈45
• 5.3 ISODATA聚類算法參數(shù)選擇45-48
• 5.4 冠狀動脈序列提取48-49
• 5.5 實(shí)驗(yàn)對比與分析49-51
• 5.6 本章小結(jié)51-52
• 第6章 總結(jié)與展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 致謝57-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文情況58

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