上呼吸道和上颌窦的三维重建

发布时间：2023-03-05 20:07

　　锥形束计算机断层扫描图像常被用来帮助医生准确诊断病人的潜在疾病,如上呼吸道病变和上颌窦病变等。为此本文针对锥形束计算机断层扫描图像的上呼吸道及其上颌窦分离提出了一种基于阈值分割和三维区域生长的分割方法。但在分割之前需要对图像进行预处理。由于一些条件的限制,医学原始图像会被退化和噪声影响,所以需要对图像去噪处理。对比了几种滤波算法,本文采用高斯滤波器对图像进行预处理。随着社会的发展,空气污染等环境问题严重影响人类健康,呼吸系统疾病已经严重的影响到人们的身体健康,呼吸系统疾病治疗越来越精细化,呼吸道三维重建成为医生诊治疾病的重要辅助方式,正确从锥形束计算机断层扫描图像中分割出呼吸道系统可以为医生提供正确的定量信息。图像分割一般分为三种:手动分割,半自动分割和自动分割。先前的研究很多都集中于下呼吸道的分割,本文提出了一种全自动上呼吸道分割算法,此算法主要基于阈值分割和三维区域生长,在算法中三维区域生长是主要部分,特别是区域生长需要确定种子点,在以往的很多算法中一般都是人为确定,致使种子点的选择一般都依靠操作者的经验,具有不稳定性。本文提出了一种全自动主呼吸道分割算法。根据呼吸道在锥形束计算机...

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 阈值的分割方法
        1.2.2 区域生长的分割方法
        1.2.3 区域分裂合并的方法
        1.2.4 梯度算子和边缘检测图像分割方法
        1.2.5 分水岭的分割方法
        1.2.6 模糊C均值聚类方法
        1.2.7 K邻近学习的分割方法
        1.2.8 K均值聚类的分割方法
        1.2.9 贝叶斯的分割方法
        1.2.10 马尔科夫随机场的分割方法
        1.2.11 水平集的分割方法
        1.2.12 图谱引导的分割方法
        1.2.13 神经网络的图像分割
    1.3 本文的主要研究内容
第2章 图像预处理
    2.1 引言
        2.1.1 CT图像特点
        2.1.2 图像噪声模型
    2.2 分割预处理常用算法
        2.2.1 中值滤波
        2.2.2 双边滤波
        2.2.3 高斯滤波
    2.3 实验结果与分析
    2.4 本章小结
第3章 基于三维区域生长的呼吸道分割
    3.1 引言
    3.2 呼吸道起始终止图像序列和兴趣区域
        3.2.1 起始图像
        3.2.2 终止图像
        3.2.3 兴趣区域
    3.3 数据分组和种子点确定
    3.4 区域生长规则
    3.5 数组平滑
    3.6 实验结果与分析
    3.7 本章小结
第4章 基于三维区域生长的上颌窦分割
    4.1 引言
    4.2 种子点确定
    4.3 上颌窦生长规则
    4.4 分析与结果
    4.5 本章小结
结论
参考文献
致谢



本文编号：3756835