医学CT图像的三维分割与可视化研究
发布时间：2021-04-02 00:16
医学影像领域的迅速发展给医学带来了新的革命,计算机断层成像（ComputedTomography, CT）、核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）、超声（Ultrasonography,US）及其它模式的医学影像已被广泛地应用于临床诊断和治疗。在计算机辅助下,从医学图像中分割出医生感兴趣区域（regions of interest, ROI）,并结合可视化技术进行三维显示,使医生对人体病变部位的观察更直接、更清晰,有助于进一步提高疾病的确诊率和治愈率。图像分割是医学图像处理分析中的一个重要步骤。由于医学图像具有极其繁杂的多样性和复杂性,并且图像中还存在噪声的干扰,这使医学图像的准确分割往往具有较大的难度。目前,研究者们提出了许多分割方法,但在临床应用中,这些方法在准确度、执行速度、鲁棒性及自动化程度上还存在一定问题,因此,设计实用高效的自动分割方法一直是研究者们追求的目标。医学图像可视化是医学图像处理的重要研究内容,也是科学计算可视化中最成功的应用领域之一,已成为辅助疾病诊断和治疗的重要手段,并且已深入到医学的各个领域。目前已有很多可视化方法,如...
【文章来源】：山东师范大学山东省
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
D该数据结构是一个三维网格，其中V(
山东师范大学硕士学位论文)T|u|C(|u|)exp(2 = 公式 3-7图 3-3(a)是一幅带有噪声的图像，3-3(b)是采用高斯平滑的结果，图像中大部分噪声除，但图像中目标的边缘也模糊了。3-3(c)是采用各向异性平滑的结果，该结果明显优-3(b)，在消除噪声的同时尽可能地保留了图像中目标的边缘信息。
(a) 图 3-5 (a) 在切片中标识种子候选种子选择算法算法 2：Seeds SelectionAlgorithm (SSA)Input: ImageData -------------------------3D 图Output: (1)Qseeds --------------------------存储(2) X --------------------------种子(3)2σ ------------------- ------种Begin（1） 从 3D 图像中抽取多张切片(通常采取的候选区域。假设共有 N 个候选区域（2）对每个区域 R 中的像素进行灰度值X,,1iN2iiσ ≤≤。∑==nk1ikXn1X
本文编号：3114227
【文章来源】：山东师范大学山东省
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
D该数据结构是一个三维网格，其中V(
山东师范大学硕士学位论文)T|u|C(|u|)exp(2 = 公式 3-7图 3-3(a)是一幅带有噪声的图像，3-3(b)是采用高斯平滑的结果，图像中大部分噪声除，但图像中目标的边缘也模糊了。3-3(c)是采用各向异性平滑的结果，该结果明显优-3(b)，在消除噪声的同时尽可能地保留了图像中目标的边缘信息。
(a) 图 3-5 (a) 在切片中标识种子候选种子选择算法算法 2：Seeds SelectionAlgorithm (SSA)Input: ImageData -------------------------3D 图Output: (1)Qseeds --------------------------存储(2) X --------------------------种子(3)2σ ------------------- ------种Begin（1） 从 3D 图像中抽取多张切片(通常采取的候选区域。假设共有 N 个候选区域（2）对每个区域 R 中的像素进行灰度值X,,1iN2iiσ ≤≤。∑==nk1ikXn1X
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