2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、目前,三維管狀物的提取模型和可視化呈現(xiàn)是數(shù)字外科研究的熱點課題。在治療肝臟疾病比如肝癌,了解血管的空間位置對醫(yī)生在手術(shù)前設(shè)定手術(shù)預(yù)案有很大幫助。所以人體內(nèi)部三維血管的提取在計算機輔助系統(tǒng)中扮演著很重要的角色,對器官疾病的診療意義重大。
  本文回顧近年來醫(yī)學圖像中有關(guān)血管提取的研究技術(shù),結(jié)合肝臟醫(yī)學圖像自身的特點提出了一套有效解決肝臟血管提取的方法,該方法能提取出多尺度三維血管樹,立體、直觀呈現(xiàn)三維血管空間結(jié)構(gòu),為計算機輔助手術(shù)規(guī)

2、劃系統(tǒng)提供現(xiàn)實依據(jù)。論文的主要工作包括:
  (1)介紹CT圖像的獲取,著重介紹了多螺旋CT造影技術(shù)、DICOM圖像格式、圖像前期處理中的噪音處理和肝臟分割。在第二章中,對目前主流血管分割技術(shù)進行了簡單的說明。
  (2)采用Hessian矩陣增強算法,根據(jù)肝臟血管粗細尺度不同進行不同的增強操作,并實現(xiàn)多尺度的融合。由于肝臟原始圖片數(shù)據(jù)量大,所以首先利用基于統(tǒng)計的閾值法處理原始肝臟得到初始血管;接下來計算初始血管中有效的體素

3、點的Hessian矩陣,計算特征向量和特征值,根據(jù)這兩個特性判斷該體素點是否滿足增強要求,得到增強的血管樹。該增強算法可以進行多尺度的融合,簡單有效。
  (3)血管樹增強后再采用基于GMM-EM的算法進一步分割血管。本文介紹了混合高斯模型(GMM)和最大期望算法(EM)的原理,并用實驗結(jié)果證實了該算法的有效性。最后利用空間三維連通性,提出基于有效連通域的三維算法實現(xiàn)血管樹的連通。
  (4)本文所應(yīng)用的計算機輔助規(guī)劃系統(tǒng)為

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