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骨扫描图像宰割及配准算法研究

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毕业论文范文题目：骨扫描图像宰割及配准算法研究，论文范文关键词：骨扫描图像宰割及配准算法研究
骨扫描图像宰割及配准算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：骨扫描图像是核医学科临床上重要的诊断工具之一,因其敏感性高、可能全身成像、价格绝对便宜等长处而得到了广泛的利用,尤其在病灶检测跟肿瘤骨转移辨认等方面存在重要的意思。实际中因为图像采集的差别性、病人之间的差别性、图像品质差跟不同医生人工读片的教训不同跟主观性限度等因素,使得骨扫描图像的分析诊断成果存在偏差,甚至可能影响病人的诊断跟医治,因此开发针对全（此处忽略..）身骨扫描图像打算机帮助诊断体系,对病人跟病灶点的客观、定量的分析存在重要的临床意思。同时图像宰割跟配准算法,不仅是医学图像处理范畴基本而重要的研究课题,更是打算机帮助诊断体系的关键技巧跟核心组成部分。因为骨扫描图像本身信噪比低,图像边界含混、病人差别性大等特点,也对图像宰割跟配准提出了新的实际挑衅。本文针对全身骨扫描图像本身的特点,在人体分区、图像（略..）宰割以及图像配准等方面进行了深刻的研究,同时结合实际打算机帮助诊断体系开发跟利用中碰到的问题,提出了可能满意实际利用须要的自适应算法。本文首先对大样本的全身骨扫描图像进行统计分析,在此基本上提出了一种新的自适应的全身图像分区算法,而后将胸廓区域作为重点研究对象,根据图像的灰度分布跟脊柱状况的先验常识,提出了一种自适应的脊柱宰割算法,可能克服脊柱外形（文章此处忽略..）异样、热点跟肾脏等的烦扰等问题。在胸廓提取跟脊柱宰割的基本上,利用医生手动绘制的标准模板跟病人本身的部分灰度信息,作者进而提出了一种基于中线的肋骨宰割算法,可能在后身图像中得到正确的肋骨宰割成果。实验表明,与已有的图像处理算法比拟,基于先验常识跟标准模板的图像宰割算法,能充分针对骨扫描图像本身的特点,得到更为正确的图像宰割成果,满意打算机帮助诊断体（略..）系开发的利用。另外,本文对骨扫描图像的配准问题进行初步摸索,分析跟探讨了现有的配准算法的优毛病并针对骨扫描特定利用的选取Demons算法及改进的Demons算法进行图像配准并利用于图像的校订跟热点检测中,获得了一些成果。本文波及到的图像宰割跟配准算法,已经利用于全身骨扫描图像的打算机帮助诊断体系中,用于临床实验跟测试,存在良好的利用前景。

以上为本篇毕业论文范文骨扫描图像宰割及配准算法研究的介绍部分。

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