CT图像中脑部中矢状面提取方法
【图文】:
包括端脑和间脑。端脑是脊椎动两半球组成,主要包括大脑皮质、大脑髓质和胝体相连,大脑纵裂将两个半球隔开,大脑暗的一条线,如图 2.1 所示,图中标记的红面覆盖着一层灰质(Grey Matter, GM),称皮层的深面为白质(White Matter, WM),由各室,脑室中存在着脑脊液(Cerebro-Spinal 大脑纵裂对称,因此,提取脑部中矢状面的中矢状面的位置。
图 2.2 人体矢状面、横断面、冠状面扫描,是用 X 射线束扫描人体某部位一定构成三维 CT 图像的二维切片,CT 图像是,为了显示整个器官,需要多个连续的层面获取完整的三维 CT 图像[40]。数字矩阵,矩阵的元素称为体素,每个元反映物质的密度,即物质的CT值越高则物示:CT = α × 值为 1000 时,CT 值的单位为亨氏单位(H
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 冯桂莲;;曲率驱动扩散图像边缘形态复合滤波方法仿真[J];计算机仿真;2019年09期
2 张锦华;孙挺;;引入像点融合度修补的图像边缘化参差拼接实现[J];微电子学与计算机;2014年08期
3 翟逸飞;;基于FPGA的图像边缘处理研究[J];企业技术开发;2013年12期
4 顾长友;妙用Photoshop处理图像边缘[J];电脑知识与技术;2003年08期
5 濮群,余桂;用线性模型检测图像边缘[J];清华大学学报(自然科学版);1988年01期
6 宋建中;;喷雾图像的自动分析[J];光学机械;1988年04期
7 高华;;关于古建筑图像中破损点优化提取仿真[J];计算机仿真;2017年11期
8 刘娟娟;刘斌;;低照度非线性光学图像边缘自适应增强装置设计[J];激光杂志;2017年03期
9 许志强;张婷;;数字式多媒体场景图像准确分类方法仿真[J];计算机仿真;2019年07期
10 张琳梅;;基于图像边缘增强的改进方法[J];信息系统工程;2016年03期
相关会议论文 前10条
1 陆成刚;陈刚;张但;闵春燕;;图像边缘的优化模型[A];'2002系统仿真技术及其应用学术论文集(第四卷)[C];2002年
2 王培珍;杨维翰;陈维南;;图像边缘信息的融合方案研究[A];中国图象图形学会第十届全国图像图形学术会议(CIG’2001)和第一届全国虚拟现实技术研讨会(CVR’2001)论文集[C];2001年
3 王亮亮;李明;高昕;;强模糊空间目标图像边缘获取方法研究[A];第九届全国光电技术学术交流会论文集(下册)[C];2010年
4 陈炜;张阳阳;孟庆勋;;一种基于Curvelet变换的图像边缘增强方法[A];国家安全地球物理丛书(十)——地球物理环境与国家安全[C];2014年
5 张明慧;;基于模糊蒙片算法的CR图像边缘增强[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(1)[C];2008年
6 孙增国;师蕊;;基于L_(1/2)范数的高分三SAR图像的非局部均值降斑[A];第五届高分辨率对地观测学术年会论文集[C];2018年
7 杨文秀;陆常周;;最优小波问题探讨[A];新世纪 新机遇 新挑战——知识创新和高新技术产业发展(上册)[C];2001年
8 赵恩良;姜盈帆;孙丽华;曹康敏;金瑞巧;;一种基于变窗口的图像去噪算法研究[A];第十六届沈阳科学学术年会论文集(理工农医)[C];2019年
9 周胜灵;丁珠玉;;农产品边缘检测系统研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
10 胡昌伟;屈小波;郭迪;宁本德;陈忠;;基于边缘加权的l_1-l_2范数MRI欠采重建[A];第十七届全国波谱学学术会议论文摘要集[C];2012年
相关重要报纸文章 前7条
1 侯杰;国产芯片进军移动多媒体市场[N];人民邮电;2003年
2 吴飞;无边距照片打印三部曲[N];中国电脑教育报;2003年
3 成岭;消除Premiere中慢镜头的图像抖动[N];电脑报;2003年
4 ;体验决定一切[N];中国计算机报;2003年
5 Wang JS;抠图又有新招[N];电脑报;2002年
6 徐和德;从实战出发选择合适镜头[N];中国摄影报;2019年
7 ;令挑剔的人也刮目相看[N];中国电子报;2001年
相关博士学位论文 前10条
1 吴迪;光学遥感图像典型目标检测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2019年
2 王瑶;复杂天气下的道路识别方法研究[D];哈尔滨工业大学;2019年
3 宋伟先;基于深度学习的猪只目标检测及状态分析[D];东北农业大学;2019年
4 张玲;图像光照恢复与分解技术研究[D];武汉大学;2017年
5 蔡博仑;图像去雾与增强算法的研究[D];华南理工大学;2019年
6 欧巧凤;二维凝胶电泳图像中一致蛋白质斑点集检测技术研究[D];西北工业大学;2018年
7 唐国良;视频监控图像局部特征描述和相机接力研究[D];西安电子科技大学;2019年
8 孙景峰;基于图像特征的示波屏识别关键技术研究及应用[D];西北工业大学;2018年
9 刘飞;透混沌介质偏振成像技术[D];西安电子科技大学;2016年
10 李永军;图像与视频低复杂度压缩算法研究[D];西安电子科技大学;2017年
相关硕士学位论文 前10条
1 王东;视觉窄化下船舶目标图像的检测方法研究[D];江苏科技大学;2019年
2 许晨;基于图像的内河导航与目标跟踪关键技术研究[D];江苏科技大学;2019年
3 提璇;基于两种先验知识的图像去雾算法[D];山东科技大学;2018年
4 陈晓迪;基于单幅图像的去雾算法研究[D];黑龙江大学;2019年
5 陈国松;基于FPGA和USB3.0的图像信息采集与处理系统设计与实现[D];吉林大学;2019年
6 单榕;基于视觉感受度和物体度的图像显著性检测算法研究[D];山东科技大学;2018年
7 田媛媛;基于稀疏重建方法的牛体征检测图像研究[D];内蒙古科技大学;2019年
8 常一凡;基于CTA图像的冠状动脉分割方法研究[D];内蒙古科技大学;2019年
9 李芳;影响panum融合区显示深度相关参数研究及图像优化[D];内蒙古科技大学;2019年
10 余洁;基于集群的海量MOST图像快速预处理研究[D];华中科技大学;2019年
,本文编号:2608982
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/2608982.html