基于圖像配準(zhǔn)的心臟冠脈CTA模型建立方法研究
【學(xué)位單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:R816.2;TP391.41
【部分圖文】:
圖 2.2 心臟冠脈的三維可視化可視化技術(shù),將龐大的三維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維圖果顯著。本課題所使用的三維可視化技術(shù)結(jié)合最后為了便于使用者可以更加方便地進行圖像ser Interface,GUI)技術(shù),開發(fā)了一些醫(yī)學(xué)圖像技術(shù)(Insight Segmentation and Registration Toolkit,館開發(fā)的一款醫(yī)學(xué)圖像處理工具,作為一個開平臺的影像分析。該系統(tǒng)圍繞一些核心設(shè)計如實例的對象工廠、使用 command/observer 圖表
電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第二章 心臟冠脈 CTA 醫(yī)療圖像的預(yù)處個自適應(yīng)表達結(jié)構(gòu),按照在其上實行的操作來進行改變。表達一個網(wǎng)格最起碼是需要元的;但是也可以增加額外的拓?fù)湫畔。本文一開始直接利用 ITK 工具包內(nèi)關(guān)于 NIFTI 格式圖像讀取的頭文件,調(diào)用函數(shù)接口行 NIFTI 格式圖像的讀取,然后將讀取到的數(shù)據(jù)作為輸入傳送給后續(xù)的圖像顯示模塊從軟件健壯性的角度出發(fā),便于該軟件在后續(xù)的研究過程中可以讀取不同格式的三維本文最終采用的方法是從三維圖像的內(nèi)部結(jié)構(gòu)出發(fā),首先利用 ITK 工具包得到圖像數(shù)度信息,由于圖像內(nèi)部的結(jié)構(gòu)是沿著 X,Y,Z 三個方向延伸的長方體結(jié)構(gòu),因此任何像數(shù)據(jù)都可以看成是一個一個三維像素矩陣排列堆砌得到的結(jié)果(與圖像的格式無關(guān),本文利用一個像素迭代器,從 X,Y,Z 軸三個方向遍歷圖像的像素點,依次讀取每點的灰度值。將這些灰度值信息按照原像素空間的位置保存,最終將像素信息傳遞給顯示過程。這種方法不僅可以讀取多種格式的醫(yī)學(xué)圖像,而且還可以針對不同像素范分進行數(shù)據(jù)處理分析,比如標(biāo)記出灰度值是 100~200 范圍的部分。
電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第二章 心臟冠脈 CTA 醫(yī)療圖像的預(yù)處個自適應(yīng)表達結(jié)構(gòu),按照在其上實行的操作來進行改變。表達一個網(wǎng)格最起碼是需要元的;但是也可以增加額外的拓?fù)湫畔ⅰ1疚囊婚_始直接利用 ITK 工具包內(nèi)關(guān)于 NIFTI 格式圖像讀取的頭文件,調(diào)用函數(shù)接口行 NIFTI 格式圖像的讀取,然后將讀取到的數(shù)據(jù)作為輸入傳送給后續(xù)的圖像顯示模塊從軟件健壯性的角度出發(fā),便于該軟件在后續(xù)的研究過程中可以讀取不同格式的三維本文最終采用的方法是從三維圖像的內(nèi)部結(jié)構(gòu)出發(fā),首先利用 ITK 工具包得到圖像數(shù)度信息,由于圖像內(nèi)部的結(jié)構(gòu)是沿著 X,Y,Z 三個方向延伸的長方體結(jié)構(gòu),因此任何像數(shù)據(jù)都可以看成是一個一個三維像素矩陣排列堆砌得到的結(jié)果(與圖像的格式無關(guān),本文利用一個像素迭代器,從 X,Y,Z 軸三個方向遍歷圖像的像素點,依次讀取每點的灰度值。將這些灰度值信息按照原像素空間的位置保存,最終將像素信息傳遞給顯示過程。這種方法不僅可以讀取多種格式的醫(yī)學(xué)圖像,而且還可以針對不同像素范分進行數(shù)據(jù)處理分析,比如標(biāo)記出灰度值是 100~200 范圍的部分。
【相似文獻】
相關(guān)期刊論文 前10條
1 張穎;曹璐云;;圖像配準(zhǔn)技術(shù)[J];數(shù)碼世界;2017年06期
2 何立新;王昆侖;檀明;;基于多分辨率和互信息的圖像配準(zhǔn)方法研究[J];合肥學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年02期
3 云日升,彭海良,王彥平;干涉合成孔徑雷達復(fù)圖像配準(zhǔn)精度分析和方法[J];測試技術(shù)學(xué)報;2003年01期
4 高東陽;趙西安;潘昕;;基于稀疏快速傅里葉的互相關(guān)圖像配準(zhǔn)[J];北京建筑大學(xué)學(xué)報;2017年02期
5 倪權(quán);倪偉淵;;多分辨率人臉圖像配準(zhǔn)方法研究[J];信息化研究;2015年04期
6 張婧;郇中丹;張海利;;有關(guān)非線性圖像配準(zhǔn)的正則化(英文)[J];工程數(shù)學(xué)學(xué)報;2011年06期
7 邊倩;鄭伊寧;;一種改進的基于最大互信息的圖像配準(zhǔn)方法[J];電子科技;2008年06期
8 曾琪明,解學(xué)通;基于譜運算的復(fù)相關(guān)函數(shù)法在干涉復(fù)圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用[J];測繪學(xué)報;2004年02期
9 傅德勝;劉珍麗;;印鑒圖像配準(zhǔn)與特征提取[J];模式識別與人工智能;2002年03期
10 段嘉旭;羅林;高曉蓉;彭建平;李金龍;;基于抽樣隨機一致性和圖像特征的圖像配準(zhǔn)[J];信息技術(shù);2017年11期
相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條
1 楊麗娟;點集穩(wěn)健匹配的統(tǒng)計方法[D];西北工業(yè)大學(xué);2018年
2 葉蓬;多模態(tài)遙感圖像配準(zhǔn)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年
3 馬興民;圖像配準(zhǔn)若干關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用[D];北京科技大學(xué);2019年
4 馬龍;視覺顯著性計算模型的遙感應(yīng)用研究[D];北京理工大學(xué);2017年
5 武越;基于計算智能的圖像配準(zhǔn)與分割研究[D];西安電子科技大學(xué);2016年
6 韓歡;一類醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)中的變分問題與數(shù)值算法研究[D];中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院武漢物理與數(shù)學(xué)研究所);2016年
7 張浩;多信息融合圖像邊緣特征提取及圖像配準(zhǔn)研究與應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2008年
8 楊曉梅;幾何變分方法在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用[D];華東師范大學(xué);2014年
9 王雷;影像導(dǎo)航手術(shù)中2D/3D圖像配準(zhǔn)[D];中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機械與物理研究所);2015年
10 周海洋;圖像配準(zhǔn)及其在天文和顯微圖像中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2017年
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條
1 劉鵬飛;基于SIFT的圖像配準(zhǔn)方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2019年
2 梁誠;壓敏漆圖像配準(zhǔn)與修復(fù)方法研究[D];西華大學(xué);2019年
3 袁浩期;基于圖像融合的流動人群體溫檢測系統(tǒng)設(shè)計[D];廣東工業(yè)大學(xué);2019年
4 徐進;基于圖像配準(zhǔn)的心臟冠脈CTA模型建立方法研究[D];南京郵電大學(xué);2019年
5 方帥;基于圖像塊匹配的異源圖像配準(zhǔn)[D];西安電子科技大學(xué);2019年
6 裴夏;車載運動平臺中的紅外圖像配準(zhǔn)與拼接算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2019年
7 楊強;基于實時功能磁共振成像的面部情緒解碼技術(shù)研究[D];戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學(xué);2019年
8 余韓羿;基于特征分割的多視角多曝光圖像配準(zhǔn)與融合[D];上海交通大學(xué);2017年
9 李繼哲;小模數(shù)齒輪視覺測量系統(tǒng)中圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究[D];中國計量大學(xué);2018年
10 潘健岳;醫(yī)用大輸液外觀檢測技術(shù)研究與應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2019年
本文編號:2864179
本文鏈接:http://www.lk138.cn/yixuelunwen/yundongyixue/2864179.html