一、计算机三维重建在医学图像分析中的应用（论文文献综述）
吴海滨,徐若彤,王爱丽,于晓洋,岩堀,佑之,赵蓝飞,刘赫[1]（2021）在《基于计算机视觉的人体内腔三维重建技术综述》文中提出医生通过内窥镜观察的人体内腔显示为二维图像,不能立体地展现内腔环境中病灶、血管及邻近组织的关系,而内腔三维重建及可视化技术能够清晰、全面地展现病灶及其他组织的三维形态,更好地辅助医生进行精准的手术判断。将人体内腔环境中的三维重建技术分为主动式测量方法与被动式测量方法,分类综述基于结构光、飞行时间、双目立体视觉、单目视觉的内腔三维重建技术及发展现状。针对同时定位与地图构建的内腔三维重建法,分析对比内腔环境下的特征点检测与匹配的发展、方法及特点,并对人体内腔三维重建的难点和未来发展趋势进行展望。
陈妍[2]（2021）在《基于稀疏角度X光的三维重建方法研究》文中提出计算机断层成像（Computed Tomography,CT）是一种通过X射线扫描待成像物体并采集投影数据实现内部结构成像的技术。由于X射线对人体健康的危害大,近年来,学者们研究利用传统CT重建方法基于稀疏角度X光重建CT,进而降低X射线使用剂量,但是在两个角度的重建中无法生成可理解的断层图像。而基于深度学习的图像重建方法对X光在二维空间的变化提取能力有限,且不同角度的重建结果不一致。本文通过分析X光和CT成像特点,研究基于稀疏角度X光的三维重建方法,本文研究的关键问题以及主要工作包括:（1）针对不同角度的X光在三维空间的映射不一致问题,借鉴自然图像多角度三维重建领域的自适应融合模块,在训练阶段,运用该模块缩小不同角度X光在三维空间映射的距离,该模块一方面缩小了两个映射的距离,实现解的稳定性,另一方面缩小了两个解与真实样本的距离,提高了解的准确性,在推理阶段,该模块能够评价重建结果并打分,以该分数作为不同角度初始重建结果的权重,实现自适应的融合多角度重建结果,将两个初始重建结果各自重建质量更佳的部分有机结合,进一步提高重建质量;（2）针对二维输入的微小变化在三维空间引起的变化有限的问题,实现基于潜变量的生成对抗三维重建网络,在训练阶段,该网络引入随机潜变量和条件向量,潜变量作为生成器输入,条件向量经过全连接网络映射网络对多级三维特征进行缩放和平移,辅助生成对抗网络的训练方式,提高重建质量,在推理阶段,正交角度X光作为二维监督参与自监督迭代推理通过反向传播更新潜变量和条件向量,将二维X光的波动在迭代推理时传递给输入,进而通过前向传播在三维空间引起对应的波动。本文实现的基于稀疏角度X光的三维重建方法基于小型的X光机即可实现初步的三维重建工作,相较于CT机,X光机体积小、出片快、X射线剂量低,具有应用环境灵活多变的优点,能够在手术室等大型CT机无法进入的场景实现三维重建。
王静怡[3]（2021）在《种植牙手术导航系统关键技术研究》文中提出传统牙科医生通过测量和操作牙模来进行诊疗,该法成本高、耗时长、精度不高。现代三维牙齿的数字模型为牙科提供了重要的临床治疗信息。牙科医生可通过数字化模型将医疗器械或者种植体植入口腔进行诊断以及手术虚拟规划,进而实现数字化、高效、准确的牙科治疗。传统的医护人员手工进行牙齿种植已经难以满足现在口腔种植行业需要的精度,随着数字化技术发展,使用手术规划和导航系统辅助医师进行便捷、精准的进行种植牙手术已经成为欧美发达国家一种重要的趋势。而现有的种植牙手术导航系统多为国外产品垄断,难以被国内中小医院、牙科门诊所普及。在此背景下,本文结合医学图像处理理论,对种植牙手术规划与导航系统的关键技术进行研究。本文的主要研究内容包括:（1）研究了CBCT（锥形束计算机断层扫描图像）图像预处理理论,分析医学图像标准格式的图像特征,将CBCT与普通CT图像进行对比,优选了更适合CBCT图像性质的图像滤波、图像插值算法。（2）基于CBCT图像分割理论。对比和分析了传统水平集分割算法和阈值分割算法的优缺点,并通过在传统水平集分割算法上进行改进的思路,提出了一种PSO联合水平集算法的图像分割方法。并验证了序列的CBCT图像进行分割验证。（3）结合三维重建算法理论。通过对体绘制和面绘制两种不同绘制方法的对比和讨论,选用了面绘制方法里的移动立方体算法对牙列及颌骨进行三维重建。同时为了使重构的三维模型精度更高和更快的算法运行效率,提出了改进的移动立方体算法,并用实际的序列切片图像进行验证算法的重建效果和运行效率。（4）基于VTK开发软件包开发了一套用于种植牙手术导航系统的配套使用软件原型系统。该软件可以实现基本的种植牙手术规划和手术导航功能,通过三维交互操作和虚拟剖切功能方便医护人员进行种植牙手术规划设计,通过测量技术来确保种植体位置的精度,最后开发了种植牙手术仿真和模拟导航模块来预警种植手术过程中的碰撞伤害和种植体位置超差情况。
隆涛[4]（2020）在《医学图像三维重建及辅助诊断算法研究》文中认为据世界卫生组织统计,肺癌已经成为确诊病例数、致死人数最高的癌症。利用计算机技术对肺癌的早期形态——肺结节进行筛查有利于早发现、早治疗,提高肺癌的生存机会,同时也能减轻阅片负担,辅助医生的诊断工作。近年来,深度学习技术在发展的同时也被应用到包含医学图像分析的各个领域,利用深度学习进行肺结节的检测与分割就是其中一个热点研究方向。本文以胸部CT图像数据为研究对象,探索利用深度学习和三维重建技术提供快捷、准确且易观察的肺结节辅助诊断方法。主要内容如下:首先,研究了基于Mask R-CNN的肺结节检测与分割方法。由于医学图像具有样本量少和正负样本不平衡的特点,本文采用了具有骨干网络迁移学习机制、二阶段结构控制正负样本比例、同时具有检测和分割功能的Mask R-CNN,并探索了具有不同权重的损失函数对检测和分割结果的影响。目前研究大都是肺结节的检测任务,缺乏含肺结节轮廓标签的数据集,本文将LUNA16数据集进行预处理,之后在影像科医生标记的肺结节直径基础上,利用labelme标记工具,建立了包含2763张具有肺结节轮廓标签的胸部CT横截面数据集:labeme＿LUNA16;然后分别在数据集LUNA16、labelme＿LUNA16和Ali Tian Chi上进行了实验:在labelme＿LUNA16数据库上,肺结节检测评估获得了在1 FP/scan时,88.1%的敏感度和0.796的CPM分数,超过近期大部分的研究,同时将模型在独立的Ali Tian Chi数据集上进行评估,获得了0.625的CPM分数,表明模型具有较好的泛化能力和鲁棒性;在labelme＿LUNA16数据库上,肺结节分割获得了0.882的AP@50分数。其次,研究了医学图像三维重建方法。研究了面绘制代表算法:移动立方体法和体绘制代表算法:光线投射法的实现方法和优缺点,并在口腔CT数据上进行对比实验,比较不同参数和算法的绘制效果,然后进行了肺部和肺结节三维重建实验。最后,基于MITK开放平台,设计了肺结节三维可视化辅助诊断系统。该系统的肺结节三维重建结果与横截面、矢状面、冠状面的位置、大小一致,同时也可以对三维模型进行交互操作,表明了该系统的有效性和可操作性。
武鹏杰[5]（2020）在《针对煤岩试件CT图像的三维重建技术研究》文中进行了进一步梳理可视化及图形图像等技术,特别是CT扫描技术的高速发展,为有效表征煤岩内部结构与构造提供了有力手段。然而,CT扫描图像均为二维断面切片,而决定煤岩力学结构是三维空间构造,二维图像很难系统的反映煤岩内部完整结构信息。因此,本文拟通过一系列二维CT图像反映的煤岩试件断面信息,构建煤岩内部三维结构和构造,进行实现煤岩试件的三维重建,以期为岩石力学研究提供一种有力表征手段。首先,在获取数据后使用现有的软件AVIZO对煤岩试件CT图像进行了三维重建工作,发现重建的三维图像由于图像空间间隔较大,无法很好的还原试件本身。对此,本文系统的研究了煤岩试件CT图像的各种类型的层间插值算法原理,在此基础上对各算法优缺点进行了对比研究。其中基于匹配的插值效果优于上述几种算法,且通过研究发现基于匹配的插值算法的本质是选择最优匹配点的插值方法,由此提出了一种结合神经网络中的线性回归来训练拟合函数寻找最优的匹配点来对此算法优化。其次,在对煤岩试件的CT图像均匀的插入新的断层图像后,对CT图像的重建分析研究后,选择了移动立方体（Marching Cube）算法来对煤岩试件CT图像进行重建,并针对算法运算速度慢的特点提出一种在原算法基础上的改进的MC算法。最后,利用经过层间插值、图像处理的煤岩试件CT图像通过MATLAB自主编程来完成煤岩试件的三维重建实验工作,并对比改进后的算法效果是否到达要求。
姜兆宝[6]（2020）在《肝癌手术虚拟现实辅助系统与肝细胞癌预后研究》文中进行了进一步梳理原发性肝癌是我国常见的恶性肿瘤,其发病率高居恶性肿瘤的第四位,死亡率居第二位,肝细胞癌占原发性肝癌的85%～90%。目前以外科手术为主的多学科综合治疗模式是肝癌治疗的主要手段,手术切除需要在肿瘤组织切除干净的情况下确保剩余功能性肝体积的最大化并防止术中误伤肝脏管道,这要求术前准确掌握患者的肝脏结构。肝细胞癌患者的五年生存率仅为10～20%,很大程度是因为肝细胞癌具有易转移复发的特点,术后复发严重限制了肝癌患者的长期生存。进行肝细胞癌的预后分析,探究与术后复发相关联的临床指标有助于提高患者的预后生存能力。针对肝癌手术虚拟现实辅助系统的构建、肝细胞癌预后生存分析和术后转移复发预测,本文结合虚拟现实和机器学习等技术进行了相关研究,共包含三部分工作内容。在第一部分工作中,本文将深度学习和虚拟现实技术运用在肝癌切除手术的术前辅助中,构建肝癌切除手术的术前辅助系统。开发了虚拟现实软件以实现医生对患者器官的三维检查,医生可以沉浸式检查肝脏病变程度,肿瘤与周围血管、胆管等组织的粘连情况。第二部分工作为基于Cox模型的肝细胞癌预后生存分析,使用的数据来自TCGA数据库,选择患者临床指标作为风险因素,构建了预后生存模型,分析各临床指标对患者预后生存时间的影响。第三部分工作研究了基于XGBoost模型的原发性肝细胞癌术后复发预测,利用XGBoost模型进行特征选择和复发预测,筛选出与术后复发联系密切的临床指标,并在测试集上对预测模型的性能进行了测试。本文的主要研究成果如下:从肝癌患者CT影像中分割出了肝脏和肿瘤,结合患者三维器官模型开发出了基于虚拟现实的肝癌手术辅助软件,实现了器官分段检查、虚拟内窥镜、器官内部巡视检查等功能,在临床中为术前三维检查、远程会诊等应用场景提供了很好的解决方案。针对肝细胞癌预后生存分析,构建了基于Cox多变量回归分析的预后生存模型,并绘制了诺模图,在测试集上计算该模型的一致性指数为0.682（95%CI:0.558-0.746）,校准曲线评估显示模型对患者实际存活概率的拟合效果较好,模型对患者预后生存具有一定的预测能力。此外,对影响较大的风险因素进行了分析。在对原发性肝细胞癌术后复发预测的研究中,构建了复发预测模型,在测试集中模型的预测正确率为0.75,敏感度和特异性分别为0.63和0.83,AUC值为0.78,最终筛选出了一系列与术后复发联系密切的临床指标并进行了讨论。总而言之,本文围绕肝癌治疗的手术辅助和肝细胞癌的预后进行了研究,为临床中肝癌的手术治疗和术后恢复方案的制定提供了参考。
苏冬雪[7]（2020）在《基于CT图像的肝肿瘤图像分割及三维重建算法研究》文中指出高质量高效的医疗可以提高人们的生活质量。而肝肿瘤作为一种恶性肿瘤严重威胁着人们的生命健康。因此肝肿瘤的射频消融（Radio Frequency Ablation,RFA）治疗逐渐受到广泛关注,各地区的RFA治疗水平也亟待提高。为了准确地实现肝肿瘤的RFA治疗,需要在手术前借助CT图像进行RFA治疗肝肿瘤的布针方案设计。在进行RFA设计时,需要CT图像中的肝肿瘤准确分割作为重要依据。同时,肝肿瘤的三维重建将给RFA治疗设计带来更大的便捷,因此对于CT的三维重建的研究是具有重要意义的。本文结合医学图像处理与深度学习的相关方法,首先对CT图像中的肝肿瘤进行分割,其次在肝肿瘤分割的基础上对CT图像中的不同组织进行三维重建,最后基于建立好的三维重建模型完成RFA治疗肝肿瘤的布针方案设计。本文针对传统算法的不足针对性地做了以下研究:（1）针对目前在CT图像中肝肿瘤分割精度不足的问题,本文提出了一种基于U-net网络的肝肿瘤分割算法。该算法用到两个参与分割任务的深度卷积神经网络,分别针对肝脏分割任务和肝肿瘤分割任务。整个方法分为离线阶段与在线阶段两个部分。在离线阶段中对网络进行训练,在在线阶段,将训练好的神经网络直接用于CT图像的分割任务当中。仿真结果表明,此算法可以减少在非肝脏区域中产生的误分割,有效地提高了对CT图像中肝肿瘤的分割精度。（2）针对CT图像三维重建过程中三维重建算法效率不高和三维重建模型实用性不足的问题,本文提出了一种基于改进Marching Cubes算法的CT图像三维重建算法。该算法首先通过改进体素的表示形式,增加了体素的体积,从而减少了三维重建过程中需要遍历的体素数目。同时在计算等值点的过程中,引入了平滑与失真系数来控制三维重建模型的平滑度与失真度。在绘制等值面之前,运用基于二次测度误差的网格简化算法对输出的三角网格进行消减,增强了三维重建模型的实时交互性。仿真结果表明,此算法可以提高三维重建效率,有效控制重建效果。综上,本文就论述的算法进行了仿真。仿真结果表明本文提出的基于U-net网络的肝肿瘤分割算法能够完成肝肿瘤的分割任务,为RFA治疗设计提供依据;基于改进Marching Cubes算法的CT图像三维重建算法可以为后续的肝肿瘤RFA治疗设计提供保障。
宁国玺[8]（2020）在《腹盆腔三维可视化系统的设计与实现》文中提出随着科研水平的进步,计算机医学图像处理技术有了长远的发展且逐渐趋于成熟,基于医学图像处理的医学图像三维可视化技术在医学诊断和医学研究方面发挥出积极且至关重要的作用。通过对医学图像三维可视化技术处理过医学图像数据的观察,医务人员可以更加直观清晰的了解组织器官及病变组织的内部信息与空间结构,从而有效地进行医学诊断与手术模拟。在此基础上,研究并开发出一个医学图像三维可视化计算机应用软件具有十分重要的意义和研究价值。本文基于使用Opencv、VTK、ITK和Qt工具包,完成了从二维医学图像序列到三维立体器官模型这一过程,并对系统各组成部分的设计与实现进行了详细的介绍。文章中首先介绍了课题研究的背景与意义以及国内外研究现状。接着介绍了三维可视化进程的流程顺序即:读取医学图像序列数据;对读取到的数据进行预处理步骤;对感兴趣的目标器官或组织进行分割;基于分割后的图像数据生成三维立体模型。论文基于每一步的流程详细地介绍了完成这些步骤的相关技术与算法,比如使用区域生长算法分割器官组织以及使用体绘制算法完成三维建模的工作。在介绍完理论技术与算法之后,介绍本系统使用的工具与编写工作环境。比如使用ITK工具包完成医学图像读取与图像分割的工作,使用VTK工具包完成三维模型的渲染,使用Qt完成对整个系统界面的设计以及用户交互事件响应机制的设计,并对系统架构的设计进行了详细介绍。最后通过进行系统测试将本文中提到过的所有算法与技术以截图的形式进行展示。
郝嘉雪[9]（2020）在《颅内血管磁共振图像流空伪影消除与三维重建》文中进行了进一步梳理随着国民生活水平的提高,人们越来越为自身的健康着想,而中风高居中国人的第一大死亡原因,中风是颅内血管狭窄堵塞或破裂造成脑组织坏死,进而引起的一系列症状。临床上一般使用磁共振成像检测血管壁和颅内血管的狭窄化程度,然而污染信号形成的流空伪影会模拟正常个体的壁增厚或斑块外观,夸大血管狭窄程度,尤其在增强黑血图像中表现尤为明显。如何得到有效流空伪影抑制的磁共振图像,并对颅内血管进行三维重建与狭窄化标记,实现血管的高质量可视化,成为计算机辅助颅内动脉血管分析的重要话题。本文对流空伪影的消除以及颅内血管的三维可视化进行了深入研究,并做了以下工作:首先使用基于互信息与金字塔的算法,对磁共振亮血图像与增强黑血图像进行配准,配准过程不仅考虑灰度信息的相关性,而且利用高斯金字塔提高配准效率,使图像从低分辨率到高分辨率,逐层提高配准精度,接着利用配准好的坐标信息,对增强黑血图像进行流空伪影消除。这种互信息与金字塔结合的算法能够在不使用新成像模式的基础上,充分利用HRMRA中不同序列扫描得到的图像信息,实现流空伪影消除。仿真实验结果表明,相较于仅使用DICOM图像的方位标签信息和互信息测度的配准算法,该算法配准参数更优,结果更精确,能够有效消除流空伪影。当参与配准的图像尺寸较大,数量较多时,互信息与金字塔结合的算法计算量较大。为加速流空伪影的消除过程,本文针对颅内血管的刚性空间变换特征对算法进行改进,利用变换矩阵的相似性对图像配准加速,实验结果证明改进后的算法配准耗时仅为原先算法配准时间的五分之一,且配准结果良好,大幅度提高了流空伪影的消除速度。除此之外,为提供具有真实感的三维空间信息,本文使用移动立方体算法重建颅内血管三维模型,并通过计算得到黑血图像与增强黑血图像的差值,利用差值重建出具有造影增强效果的血管壁三维模型,便于定位与显示病灶区域;同时对颅内动脉血管亮血图像采用基于腐蚀操作的方法计算血管的狭窄化程度,并用不同的颜色在三维模型中标记出不同的狭窄化程度。同时为满足医生查看二维切面图像的习惯,提供了在三维模型上的当前选取点所对应的颅内血管轴状面、冠状面和矢状面切片图像,能够更好地辅助医生进行颅内血管分析。
王淼淼[10]（2020）在《基于改进Ray Casting的椎骨CT图像三维重建系统的设计与实现》文中认为近年来脊柱类疾病朝着越来越年轻化和城市化的方向发展,医生往往通过肉眼观察二维图像来判断脊柱病灶的位置和大小等信息,这便使准确率大大下降。而椎骨计算机断层（Computed Tomography,CT）图像的三维重建可以让医生更为直观的判断整个病灶的信息,因此设计实现一个基于可视化工具包（Visualization Toolkit,VTK）的医学图像三维重建系统在医学图像处理中变得尤为重要。本文主要包括以下内容:首先对DICOM、RAW等格式的椎骨CT图像数据进行读取并可以输出JPG等二维格式的数据,然后使用图像滤波、图像锐化和直方图均衡化等方法对读取并输入的数据进行图像预处理,减少读取的原始椎骨CT图像中噪声多、对比度低等缺点,再利用包围盒算法、光线跳跃和光线提前终止技术对传统Ray Casting算法进行改进,以减少投射光线的数量和无效体素的重采样工作,提高三维重建效率,并用改进后的算法对预处理之后的图像数据进行三维重建,最后可以对读取和重建的图像进行图像交互操作,即对单张的CT二维图像进行读取、显示图像两点之间的距离,对重建后的三维图像进行放大、缩小、平移、旋转等实时交互操作。上述功能是结合VTK和MFC设计并实现的一个Spine GUI系统来完成,并通过实验测试证明,本文所设计的系统能够满足椎骨CT图像的三维重建需求,可以达到预期的实验目标。
二、计算机三维重建在医学图像分析中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、计算机三维重建在医学图像分析中的应用（论文提纲范文）
（2）基于稀疏角度X光的三维重建方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 传统重建算法与深度学习的结合 |
| 1.2.2 基于深度学习的自然图像三维重建方法 |
| 1.2.3 基于稀疏角度X光的三维重建方法 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 X光和CBCT成像模型 |
| 2.1 CT成像基础 |
| 2.1.1 朗伯-比尔定律 |
| 2.1.2 CT扫描方式 |
| 2.1.3 Radon变换 |
| 2.1.4 Fourier中心切片定理 |
| 2.2 X光和CBCT成像 |
| 2.3 稀疏角度CT重建的不适定问题 |
| 2.4 数字重建放射影像技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于自适应权重融合的三维重建方法 |
| 3.1 网络框架 |
| 3.2 三维重建网络设计 |
| 3.2.1 卷积神经网络作用层 |
| 3.2.2 二维编码器 |
| 3.2.3 特征维度变换 |
| 3.2.4 三维解码器 |
| 3.2.5 自适应权重融合模块 |
| 3.3 损失函数 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 数据集的搭建 |
| 3.4.2 评价指标 |
| 3.4.3 实验环境与实验策略 |
| 3.4.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于潜变量的生成对抗重建网络 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.1.1 关键问题与解决方法 |
| 4.1.2 潜变量与条件生成 |
| 4.2 基于潜变量的生成对抗重建网络设计 |
| 4.2.1 生成对抗网络 |
| 4.2.2 模型整体架构 |
| 4.2.3 判别器 |
| 4.2.4 生成器 |
| 4.3 损失函数 |
| 4.3.1 对抗损失 |
| 4.3.2 重投影损失 |
| 4.3.3 总损失函数 |
| 4.3.4 自监督推理损失 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 实验环境与实验策略 |
| 4.4.2 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）种植牙手术导航系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 CBCT图像分割技术研究现状 |
| 1.2.2 牙齿三维重建技术的研究现状 |
| 1.2.3 种植牙手术规划与导航系统应用现状 |
| 1.3 技术路线和研究内容 |
| 第二章 种植牙手术导航系统理论基础 |
| 2.1 CBCT图像解析原理 |
| 2.1.1 DICOM医学图像格式 |
| 2.1.2 CBCT图像 |
| 2.1.3 CBCT序列图像的解析 |
| 2.2 牙齿CBCT图像分割算法理论 |
| 2.2.1 PSO算法理论 |
| 2.2.2 水平集算法理论 |
| 2.3 牙列及颌骨三维重建算法理论 |
| 2.3.1 标准MC三维重建算法理论 |
| 2.3.2 等值面拉普拉斯平滑理论 |
| 2.3.3 边塌陷理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 种植牙手术导航系统软件框架设计 |
| 3.1 种植牙手术导航系统软件需求分析与功能设计 |
| 3.2 种植牙手术导航系统软件总体设计 |
| 3.2.1 模块层次结构 |
| 3.2.2 界面总体设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 牙列及颌骨的三维可视化建模 |
| 4.1 三维可视化基本流程 |
| 4.1.1 VTK的架构 |
| 4.1.2 VTK的可视化流程 |
| 4.1.3 牙齿及牙列的三维可视化基本流程 |
| 4.2 CBCT图像的预处理 |
| 4.2.1 图像滤波 |
| 4.2.2 图像插值 |
| 4.3 牙齿及牙列的CBCT图像分割 |
| 4.3.1 PSO联合水平集算法步骤 |
| 4.3.2 图像分割结果与分析 |
| 4.4 牙齿及牙列的三维重建 |
| 4.4.1 改进MC三维重建算法步骤 |
| 4.4.2 三维重建结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 种植牙手术定位规划与导航技术开发 |
| 5.1 结合CBCT图像和牙齿重建的手术定位规划方案制定 |
| 5.1.1 虚拟剖切面的生成功能技术开发 |
| 5.1.2 三维交互操作技术功能开发 |
| 5.2 辅助测量技术功能开发 |
| 5.2.1 长度测量 |
| 5.2.2 角度测量 |
| 5.3 种植牙手术导航技术开发 |
| 5.3.1 种植体的建模设计 |
| 5.3.2 模拟种植牙手术功能实现 |
| 5.3.3 虚拟剖切位置更新 |
| 5.3.4 种植过程预警技术功能开发 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）医学图像三维重建及辅助诊断算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 肺结节检测 |
| 1.2.2 肺结节分割 |
| 1.3 研究难点 |
| 1.3.1 肺结节尺寸差异大 |
| 1.3.2 肺结节CT征象复杂 |
| 1.3.3 扫描图像质量差异 |
| 1.3.4 医学图像本身的限制 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 本文研究内容 |
| 1.4.2 本文章节安排 |
| 第2章 医学图像基础及其目标检测分割算法 |
| 2.1 医学图像基础 |
| 2.1.1 医学图像存储格式 |
| 2.1.2 CT亨氏值、窗宽和窗位 |
| 2.1.3 三个坐标系 |
| 2.2 肺结节的CT征象 |
| 2.3 目标检测算法 |
| 2.3.1 R-CNN |
| 2.3.2 SPP-net |
| 2.3.3 Fast R-CNN |
| 2.3.4 Faster R-CNN |
| 2.3.5 Faster R-CNN+FPN |
| 2.4 医学图像分割 |
| 2.4.1 patch-based architecture |
| 2.4.2 FCN |
| 2.4.3 U-net |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于Mask R-CNN的肺结节检测与分割算法 |
| 3.1 Mask R-CNN算法 |
| 3.1.1 骨干网络(backbone) |
| 3.1.2 特征金字塔网络(FPN) |
| 3.1.3 区域建议网络(RPN) |
| 3.1.4 功能分支:分类、检测和分割 |
| 3.2 实验过程 |
| 3.2.1 数据库 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.2.3 Mask R-CNN参数设置 |
| 3.2.4 实验环境 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 肺结节检测结果 |
| 3.3.2 肺结节分割结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 医学图像三维重建算法 |
| 4.1 移动立方体法 |
| 4.2 光线投射法 |
| 4.3 算法分析与比较 |
| 4.4 三维重建实验 |
| 4.4.1 三维重建实验环境 |
| 4.4.2 实验过程与结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 肺结节三维可视化辅助诊断系统 |
| 5.1 系统总体架构 |
| 5.2 系统开发平台 |
| 5.2.1 系统硬件开发平台 |
| 5.2.2 系统软件开发平台 |
| 5.3 系统功能与测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（5）针对煤岩试件CT图像的三维重建技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 煤岩试件三维重建的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 针对煤岩试件CT图像的层间插值算法研究 |
| 2.1 煤岩试件图像特点分析 |
| 2.2 针对煤岩试件CT图像的层间插值原理 |
| 2.2.1 层间插值算法原理 |
| 2.2.2 层间插值算法在煤岩CT图像的应用分析 |
| 2.3 基于匹配插值的煤岩层间算法的改进 |
| 2.3.1 基于神经网络对匹配插值算法改进原理 |
| 2.3.2 改进后的插值算法仿真对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于改进移动立方体的煤岩试件三维重建算法研究 |
| 3.1 三维重建算法的分析 |
| 3.2 三维重建算法原理 |
| 3.2.1 标准移动立方体(MC)算法的原理 |
| 3.2.2 针对煤岩试件CT图像MC算法重建的不足 |
| 3.3 基于煤岩试件重建算法的改进 |
| 3.4 基于移动立方体算法的三维重建流程 |
| 3.4.1 三维重建流程图步骤 |
| 3.4.2 图像增强对于煤岩试件的特点分析 |
| 3.4.3 煤岩试件CT图像分割 |
| 3.4.4 煤岩三维重建 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于改进后煤岩试件三维重建的实现 |
| 4.1 煤岩试件简介 |
| 4.2 煤岩试件CT图像处理实验 |
| 4.2.1 设备平台介绍 |
| 4.2.2 图像增强及二值化实验方案介绍 |
| 4.2.3 实验过程与结果 |
| 4.3 三维重建实验 |
| 4.3.1 重建实验 |
| 4.3.2 实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）肝癌手术虚拟现实辅助系统与肝细胞癌预后研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 肝脏的分割与虚拟现实显示研究 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.1.1 肝癌切除术术前规划概述 |
| 2.1.2 数字化手术辅助系统概述 |
| 2.1.3 虚拟现实技术概述 |
| 2.2 系统框架 |
| 2.3 医学影像的分割 |
| 2.3.1 肝脏轮廓的分割 |
| 2.3.2 肝脏内部血管与肿瘤的分割 |
| 2.4 患者器官模型的创建与处理 |
| 2.5 虚拟现实软件的开发 |
| 2.5.1 软件架构 |
| 2.5.2 基础支持模块的开发 |
| 2.5.3 虚拟现实中人机交互的实现 |
| 2.5.4 器官剖面检查的实现 |
| 2.5.5 虚拟内窥镜的实现 |
| 2.5.6 内部巡视检查的实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于Cox模型的肝细胞癌预后生存分析 |
| 3.1 研究目的与背景 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 数据收集与统计 |
| 3.2.2 单变量Cox回归分析 |
| 3.2.3 基于多变量Cox回归的生存分析模型 |
| 3.2.4 模型评估 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于XGBoost模型的肝细胞癌术后复发研究 |
| 4.1 研究目的与背景 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 数据收集与统计 |
| 4.2.2 特征量化与选择 |
| 4.2.3 特征归一化 |
| 4.2.4 XGBoost模型的训练与测试 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于CT图像的肝肿瘤图像分割及三维重建算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 医学图像分割在国内外的研究现状 |
| 1.2.2 医学图像三维重建在国内外的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容和结构安排 |
| 第2章 CT图像基础与传统分割算法 |
| 2.1 CT图像的预处理 |
| 2.1.1 平滑滤波处理 |
| 2.1.2 数学形态学处理 |
| 2.2 CT图像的影像格式 |
| 2.2.1 DICOM格式 |
| 2.2.2 窗位窗宽的处理 |
| 2.3 CT图像的传统分割算法 |
| 2.3.1 基于阈值的分割算法 |
| 2.3.2 基于区域生长的分割算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于U-net网络的肝肿瘤分割算法研究 |
| 3.1 U-net网络 |
| 3.1.1 U-net网络模型概述 |
| 3.1.2 U-net网络的改进方法 |
| 3.2 基于U-net网络的改进分割网络 |
| 3.2.1 基于U-net网络的分割网络结构设计 |
| 3.2.2 基于U-net网络的肝肿瘤分割算法流程 |
| 3.3 基于U-net网络的肝肿瘤分割算法性能分析 |
| 3.3.1 分割评价指标 |
| 3.3.2 基于U-net网络的肝肿瘤分割算法中的Keras实现 |
| 3.3.3 基于U-net网络的肝肿瘤分割算法的分割表现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于改进MC算法CT图像三维重建算法研究 |
| 4.1 MC算法 |
| 4.1.1 MC算法概述 |
| 4.1.2 MC算法流程 |
| 4.2 基于MC算法的改进 |
| 4.2.1 基于MC算法的体素改进 |
| 4.2.2 基于MC算法的平滑与失真控制 |
| 4.3 基于改进MC算法的CT图像三维重建算法性能分析 |
| 4.3.1 体素改进的MC算法的效率分析 |
| 4.3.2 引入平滑与失真控制的MC算法的效果分析 |
| 4.4 肝肿瘤的RFA治疗 |
| 4.4.1 RFA治疗肝肿瘤的布针方案 |
| 4.4.2 肝肿瘤的RFA治疗设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（8）腹盆腔三维可视化系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容和组织结构 |
| 第二章 医学图像预处理 |
| 2.1 可视化流程与图像预处理作用 |
| 2.2 DICOM格式解析 |
| 2.2.1 DICOM标准 |
| 2.2.2 CT值 |
| 2.2.3 窗位窗宽 |
| 2.3 图像滤波 |
| 2.3.1 均值滤波器 |
| 2.3.2 中值滤波器 |
| 2.3.3 高斯滤波器 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 医学图像分割算法 |
| 3.1 阈值分割算法 |
| 3.1.1 手动选择阈值法 |
| 3.1.2 最大类间方差法 |
| 3.1.3 最大熵阈值分割算法 |
| 3.2 区域生长算法 |
| 3.3 基于边缘的分割算法 |
| 3.3.1 Sobel算子 |
| 3.3.2 Canny算子 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 医学图像三维重建算法 |
| 4.1 面绘制可视化算法 |
| 4.2 体绘制可视化算法 |
| 4.2.1 光线投射法(ray-casting)介绍 |
| 4.2.2 光线投影法具体步骤 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 医学图像三维可视化系统搭建 |
| 5.1 有关医学图像处理程序的工具 |
| 5.1.1 OpenCV |
| 5.1.2 ITK |
| 5.1.3 VTK |
| 5.2 系统开发环境介绍 |
| 5.3 图像数据控制部分 |
| 5.3.1 医学图像输入输出 |
| 5.3.2 系统图像格式 |
| 5.3.3 图像数据item的树形结构 |
| 5.3.4 用户图形界面UI设计 |
| 5.4 图像模型显示部分 |
| 5.4.1 可视化流程 |
| 5.4.2 渲染器 |
| 5.4.3 图像交互 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统测试案例 |
| 6.1 测试用例 |
| 6.2 系统测试结果 |
| 6.2.1 导入DICOM序列文件 |
| 6.2.2 图像鼠标操作测试 |
| 6.2.3 图像描绘与区域生长 |
| 6.2.4 阈值分割效果 |
| 6.2.5 体绘制测试 |
| 6.2.6 面绘制渲染效果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（9）颅内血管磁共振图像流空伪影消除与三维重建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景意义 |
| 1.2 颅内动脉血管的磁共振图像表现 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 流空伪影消除 |
| 1.3.2 多模态医学图像配准 |
| 1.3.3 医学图像三维重建 |
| 1.4 本文组织结构框架 |
| 第二章 多模态医学图像配准 |
| 2.1 DICOM文件 |
| 2.2 DICOM方位标签 |
| 2.3 多模态医学图像配准算法概述 |
| 2.4 多模态医学图像配准算法流程 |
| 2.4.1 空间坐标变换 |
| 2.4.2 图像插值 |
| 2.4.3 相似性度量 |
| 2.4.4 搜索策略 |
| 2.4.5 图像质量评估 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于互信息和金字塔算法的流空伪影消除 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关理论背景 |
| 3.2.1 互信息概述 |
| 3.2.2 图像金字塔 |
| 3.3 基于互信息和金字塔算法的流空伪影消除 |
| 3.3.1 多模态磁共振图像输入与预处理 |
| 3.3.2 生成图像金字塔 |
| 3.3.3 基于互信息的图像配准 |
| 3.3.4 消除流空伪影 |
| 3.4 实验结果数据分析与讨论 |
| 3.4.1 数据集介绍 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于高斯分布抽样的流空伪影消除与三维重建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关理论背景 |
| 4.2.1 形态学运算 |
| 4.2.2 三维重建 |
| 4.3 基于高斯分布抽样的流空伪影消除与三维重建 |
| 4.3.1 基于高斯分布抽样的流空伪影消除 |
| 4.3.2 三维重建的实现与应用 |
| 4.4 实验设计与结果分析 |
| 4.4.1 数据集介绍 |
| 4.4.2 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于改进Ray Casting的椎骨CT图像三维重建系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 CT图像 |
| 2.2.1 CT图像与CT值 |
| 2.2.2 CT数据采集 |
| 2.3 VTK |
| 2.4 MFC介绍 |
| 2.5 Marching Cubes算法 |
| 2.5.1 相关概念 |
| 2.5.2 算法构建过程 |
| 2.5.3 面绘制结果 |
| 2.6 Ray Casting算法 |
| 2.6.1 相关概念 |
| 2.6.2 算法构建过程 |
| 2.6.3 体绘制结果 |
| 2.7 性能评价指标 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 椎骨三维重建方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像预处理 |
| 3.2.1 图像滤波 |
| 3.2.2 图像锐化 |
| 3.2.3 直方图均衡化 |
| 3.3 椎骨图像三维重建 |
| 3.3.1 碰撞检测与包围盒算法 |
| 3.3.2 光线跳跃算法 |
| 3.3.3 改进的Ray Casting算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 椎骨三维重建系统设计与实现 |
| 4.1 系统开发所需技术基础 |
| 4.2 椎骨三维重建系统详细设计 |
| 4.2.1 系统功能需求 |
| 4.2.2 系统功能结构 |
| 4.2.3 系统工作流程 |
| 4.3 椎骨三维重建系统功能实现 |
| 4.3.1 数据读写模块 |
| 4.3.2 显示交互模块 |
| 4.3.3 数据预处理模块 |
| 4.3.4 三维重建模块 |
| 4.3.5 系统性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
四、计算机三维重建在医学图像分析中的应用（论文参考文献）
- [1]基于计算机视觉的人体内腔三维重建技术综述[J]. 吴海滨,徐若彤,王爱丽,于晓洋,岩堀,佑之,赵蓝飞,刘赫. 计算机工程, 2021(10)
- [2]基于稀疏角度X光的三维重建方法研究[D]. 陈妍. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]种植牙手术导航系统关键技术研究[D]. 王静怡. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]医学图像三维重建及辅助诊断算法研究[D]. 隆涛. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [5]针对煤岩试件CT图像的三维重建技术研究[D]. 武鹏杰. 中北大学, 2020(09)
- [6]肝癌手术虚拟现实辅助系统与肝细胞癌预后研究[D]. 姜兆宝. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [7]基于CT图像的肝肿瘤图像分割及三维重建算法研究[D]. 苏冬雪. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [8]腹盆腔三维可视化系统的设计与实现[D]. 宁国玺. 山西大学, 2020(01)
- [9]颅内血管磁共振图像流空伪影消除与三维重建[D]. 郝嘉雪. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [10]基于改进Ray Casting的椎骨CT图像三维重建系统的设计与实现[D]. 王淼淼. 哈尔滨理工大学, 2020