基于Tensor Voting的CT影像导丝检测

发布时间：2022-02-24 17:54

　　随着国内外心脑血管疾病患病人数的急剧增加,心脑血管疾病的治疗方法也在不断的提升与优化,而血管介入手术目前已经成为了治疗这类疾病的重要手段之一。在进行这个手术的过程中,导丝穿刺介入过程是非常重要且不可缺少的一个环节。在当前血管导丝介入的临床手术中,医生主要是通过观察局部实时的CT影像进行整个导丝介入过程。在这种强噪音的CT影像视频中,长时间实现导丝视觉锁定,对于临床医生来说是一个极易产生视觉疲劳的一个过程。而本文研究的内容是利用现有的图像软件技术去实现导丝介入过程中的导丝辅助定位功能。研究方法主要是应用张量投票算法实现对CT影像中的导丝线性特征提取并进行自适应阈值分析,再结合了DBSCAN聚类算法对其进行聚类消除其它线性噪音的干扰,从而实现在CT影像中对介入导丝的提取定位。研究过程中主要取得了如下成果:1.本文首次实现了对血管介入手术中CT影像的穿刺导丝检测定位。通过充分研究分析,利用了穿刺导丝在CT影像中较强线性显著性这一特征,结合张量投票（TensorVoting）这种具有加强线性特征的一种算法,以及本文设计的自适应像素值滤波分析和经优化后的DBSCAN密集度聚类算法的综合处理,使得... 

【文章来源】：贵州大学贵州省211工程院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 CT影像特征提取
        1.3.2 穿刺导丝及其检测
    1.4 内容结构安排
    1.5 本章小结
第二章 张量投票算法分析及其在线性检测中的应用
    2.1 张量的基本知识
        2.1.1 张量的定义及性质
        2.1.2 张量代数
        2.1.3 张量分解
    2.2 张量投票算法
        2.2.1 张量的编码表示
        2.2.2 投票过程
        2.2.3 张量的分解和组合
        2.2.4 张量结构特征提取
        2.2.5 几种张量算子
    2.3 张量投票特征分析
        2.3.1 张量投票的优势
        2.3.2 张量投票的主要应用
    2.4 张量投票算法在线性特征提取中的应用
    2.5 本章小结
第三章 聚类算法分析及其在图像去噪中的应用
    3.1 聚类简介
    3.2 几种聚类算法分析
        3.2.1 划分聚类
        3.2.2 层次聚类
        3.2.3 模糊聚类
        3.2.4 密集度聚类
    3.3 DBSCAN聚类
        3.3.1 DBSCAN聚类的特点优势
        3.3.2 DBSCAN聚类算法基本流程
    3.4 DBSCAN聚类算法在图像去噪中的应用
    3.5 本章小结
第四章 基于张量投票的CT影像导丝检测实现
    4.1 实验环境
        4.1.1 实验数据
        4.1.2 软硬件平台
    4.2 CT影像数据预处理
    4.3 张量投票
        4.3.1 结构张量的提取及张量的编码表示
        4.3.2 投票参数的选定
        4.3.3 投票后的自适应阈值滤波分析
    4.4 DBSCAN聚类
        4.4.1 聚类参数选定
        4.4.2 自适应阈值参数分析
    4.5 实验结果
        4.5.1 导丝检测效果
        4.5.2 导丝检测效率
    4.6 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 论文总结
    5.2 下一步研究工作
致谢
参考文献
附录 ：攻读硕士学位期间的研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]债券流动性研究及应用——基于大数据视角[J]. 程昊,凌铃,卫冰清.  债券. 2018(06)
[2]医学图像分割方法[J]. 潘晓航.  电子技术与软件工程. 2018(11)
[3]非均匀数据的变异系数聚类算法[J]. 杨天鹏,徐鲲鹏,陈黎飞.  山东大学学报(工学版). 2018(03)
[4]基于改进单类支持向量机的工业控制网络入侵检测方法[J]. 刘万军,秦济韬,曲海成.  计算机应用. 2018(05)
[5]Rasch模型与K-means算法应用于试卷分析的对比研究[J]. 戴俊秋,程玉胜.  安庆师范大学学报(自然科学版). 2017(04)
[6]基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现[J]. 陈硕.  科技经济导刊. 2017(34)
[7]《中国心血管病报告2016》要点解读[J]. 陈伟伟,王文,隋辉,马丽媛.  中华高血压杂志. 2017(07)
[8]一种基于感知编组的边缘直线段检测方法[J]. 杨玲,阮心玲.  河南大学学报(自然科学版). 2017(03)
[9]基于结构张量的图像水印算法[J]. 支美丽.  信息技术. 2017(03)
[10]张量投票的机载LiDAR数据建筑物自动提取[J]. 杨威,万幼川,何培培.  测绘科学. 2016(09)

博士论文
[1]基于聚类分析的图像分割算法研究[D]. 许晓丽.哈尔滨工程大学 2012
[2]冠状动脉旁路移植术后双联抗血小板治疗的临床研究[D]. 高歌.中国协和医科大学 2009

硕士论文
[1]血管介入手术机器人设计与控制策略研究[D]. 严伟玮.华东交通大学 2018
[2]CT影像数据的肺结节深度检测与预测方法研究[D]. 赵鑫.太原理工大学 2018
[3]基于点云的轮胎花纹快速逆向建模方法[D]. 孙根基.合肥工业大学 2018
[4]基于稀疏表示的胃部CT图像淋巴结检测与识别[D]. 王辰娇.西安电子科技大学 2014
[5]张量投票算法及其应用[D]. 秦菁.华东师范大学 2008
[6]基于自适应张量投票的视觉特征结构提取研究[D]. 叶爱芬.苏州大学 2008
[7]基于张量分析的不完备图像修复研究[D]. 黄应.华中科技大学 2007



本文编号：3643235