基于2.5D超声宽景成像的脊柱侧凸三维结构再现方法研究
发布时间:2024-05-26 21:36
脊柱侧凸的检查与诊断离不开医学影像技术。目前,临床上最常用的脊柱侧凸检查方式为X光,医生通过测量Cobb角来衡量脊柱的侧弯程度。但由于X光具有辐射性,会对人体的健康造成一定的危害,不利于多次检查。同时,人工测绘X光片会对医务人员造成负担,容易出现计算误差。因此,研究脊柱侧凸的计算机辅助诊疗系统尤为必要。超声成像凭借其无辐射、低成本、便携性高等优点,被广泛应用于临床诊断。超声宽景成像技术的出现,解决了超声成像受限于较小视野的缺陷,大大扩展了超声成像的应用领域。为了克服传统二维超声宽景成像缺失立体空间信息,而三维超声宽景成像重建速度慢、图像分辨率低且对硬件的要求较高的缺点,基于位置信息的2.5维超声宽景成像技术应运而生。本文将2.5维超声宽景成像技术运用于脊柱侧凸的临床检查,提出了一种脊柱侧凸双侧扫描法和基于共面圆的近似Cobb角测量法。同时,为了向医务人员提供更为直观的脊柱侧凸三维结构,本文设计并实现了脊柱侧凸三维结构再现系统。该系统通过对脊柱侧凸2.5维超声宽景图像中的横突骨表面进行分割和定位,并利用定位所得的位置信息通过空间几何变换对脊椎模型进行连接与再现,同时提供任意脊柱椎段的Co...
【文章页数】:105 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 课题研究现状
1.2.1 脊柱侧凸成像技术概述
1.2.2 医学超声宽景成像技术概述
1.2.3 超声骨表面图像分割方法概述
1.3 论文主要工作和内容安排
1.3.1 主要工作
1.3.2 论文安排
第二章 2.5维超声宽景成像技术
2.1 系统组成
2.2 系统校准与数据采集
2.3 2.5维超声宽景图像重建方法
2.3.1 图像剪切法
2.3.2 基于贝塞尔插值的2.5维宽景图像生成法
2.4 脊柱侧凸2.5维超声宽景成像方法
2.5 图像可视化与测量方法
2.6 实验结果与分析
2.7 本章小结
第三章 原始帧骨表面分割定位方法
3.1 基于模板匹配的图像区域粗分割
3.1.1 基于像素信息的模板匹配
3.1.2 基于边缘信息的模板匹配
3.2 卷积神经网络骨表面细分割
3.3 层次聚类定位方法
3.4 基于原始帧超声图像的骨表面分割定位方法
3.5 实验结果与分析
3.6 本章小结
第四章 2.5维超声宽景图像分割定位方法
4.1 图像预处理
4.2 模糊C均值图像分割方法
4.2.1 模糊理论基础
4.2.2 K-means聚类算法
4.2.3 FCM算法
4.3 图像形态学处理方法
4.4 2.5维超声宽景图像的分割定位方法
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
第五章 脊柱侧凸的三维结构再现方法
5.1 人体脊柱解剖学结构概述
5.2 图形学几何变换
5.2.1 旋转矩阵
5.2.2 四元数
5.2.3 欧拉角
5.3 脊柱侧凸三维结构再现
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
总结与展望
本文工作总结
未来展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
本文编号:3982332
【文章页数】:105 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 课题研究现状
1.2.1 脊柱侧凸成像技术概述
1.2.2 医学超声宽景成像技术概述
1.2.3 超声骨表面图像分割方法概述
1.3 论文主要工作和内容安排
1.3.1 主要工作
1.3.2 论文安排
第二章 2.5维超声宽景成像技术
2.1 系统组成
2.2 系统校准与数据采集
2.3 2.5维超声宽景图像重建方法
2.3.1 图像剪切法
2.3.2 基于贝塞尔插值的2.5维宽景图像生成法
2.4 脊柱侧凸2.5维超声宽景成像方法
2.5 图像可视化与测量方法
2.6 实验结果与分析
2.7 本章小结
第三章 原始帧骨表面分割定位方法
3.1 基于模板匹配的图像区域粗分割
3.1.1 基于像素信息的模板匹配
3.1.2 基于边缘信息的模板匹配
3.2 卷积神经网络骨表面细分割
3.3 层次聚类定位方法
3.4 基于原始帧超声图像的骨表面分割定位方法
3.5 实验结果与分析
3.6 本章小结
第四章 2.5维超声宽景图像分割定位方法
4.1 图像预处理
4.2 模糊C均值图像分割方法
4.2.1 模糊理论基础
4.2.2 K-means聚类算法
4.2.3 FCM算法
4.3 图像形态学处理方法
4.4 2.5维超声宽景图像的分割定位方法
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
第五章 脊柱侧凸的三维结构再现方法
5.1 人体脊柱解剖学结构概述
5.2 图形学几何变换
5.2.1 旋转矩阵
5.2.2 四元数
5.2.3 欧拉角
5.3 脊柱侧凸三维结构再现
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
总结与展望
本文工作总结
未来展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
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本文编号:3982332
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