基于超声及MR图像左心室三维扭转活动分析的算法研究

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基于超声及MR图像左心室三维扭转活动分析的算法研究

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毕业论文范文题目：基于超声及MR图像左心室三维扭转活动分析的算法研究，论文范文关键词：基于超声及MR图像左心室三维扭转活动分析的算法研究
基于超声及MR图像左心室三维扭转活动分析的算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：心脏疾病是目前迫害人类健康的重要因素,也是当今社会重要的致逝世病因之一。心脏的扭转活动可能敏感地评估左室紧缩功能,研究表明,心脏扭转的程度及情势在一些疾病前提下会受到影响。因此,研究心动周期核心肌的扭转活动对心功能畸形与否的断定极为重要,对扭转角度的测量能为临床提供非常有价值的诊断根据。本文从DICOM图像数据解析,左心室宰割及轮廓跟踪,左心室轮廓上特点点的提取及匹配,左心室腔的三维重建与活动矢量投影分析多少个方面着手,初步实现了一种基于图像处理技巧的心脏扭转活动检测体系。实验证明该检测方法存在可行性,可能在三维空间检测心脏的（文章此处忽略..）扭转角度,冲破了二维空间分析的局限性。体系中各模块的算法设计也存在必定的翻新性跟有效性,可能较好的满意课题研究的须要。本文的研究工作重要包含以下多少个方面:①通过研读DICOM3.0标准,提取出了DICOM格局的医学文件中的图像数据跟三维信息,解析出横断面,矢状面,冠状面的持续帧切片并转化为BMP格局的图像。②在比较了传统的梯度边沿检测算子检测后果的基本上,提出了基于改进的数学状况学的边沿检测方法,通过对不同状况学算子的组合,结合了多构造元跟多标准的特点,构造出了精良的边沿检测算子,较好地解决了边沿检测精度与抗噪声机能的和谐问题,（文章此处忽略..）获得了比较好的边沿检测成果。实验证明,该算法可能在滤除噪声的同时,保持左心室边沿的连贯性跟正确性,也为后续研究提供了较正确的边沿信息图。③采取改进的含混C均值聚类算法、GVFSnake算法及WaterBalloonsSnake算法有效地进行了左心室的宰割,正确地提取出了左心室壁的轮廓。含混C均值聚类方法融入了含混实际,包含灰度、梯度、地位信息,该方法既包含先验信息,又能机动的辨别难以宰割的边界。基于主动轮廓模型的Snake宰割算法,通过面积束缚定位初始轮廓线后,根据能量束缚主动逼近目标的实在轮廓,终极提取出的轮廓存在连贯性且较（文章此处忽略..）濒临实在轮廓,很好的克服了因为医学图片信噪比低引起的左心室区域不明显,边沿与伪影混为一体而导致的宰割艰苦问题,修复了因噪声造成的轮廓断点,使得轮廓更加平滑持续。同时可能一次实现持续帧切片的轮廓跟踪,比较合适于医学图像的主动宰割,存在较好的研究价值。④实现了三维空间下序列轮廓切片上的特点点匹配,本文综合了多少何特点点跟存在解剖意思的特点点,提出了基于曲率与间隔最大类似度的特点点匹配算法,可能较为正确的找到特点点在空间的对应关联,同时,本文提出了基于BP神经网络算法的一个心动周期中持续帧切片序列的特点点匹配,该算法也能根据少量匹配（略..）好的特点点,主动找到轮廓上其它各点的对应点,大大进步了打算效力。最后,通过把持点方程打算出了空间变换参数,得到了相邻时光序列切片上目标轮廓的扭转角度跟位移矢量,从而跟踪了左心室的活动。⑤在OpenGL平台上,采取基于轮廓拼接的名义三维重建算法实现了心室腔的三维重建及显示。初步研究了笛卡尔坐标系下正交投影关联用以重建空间位移矢量,摸索了三维活动矢量的打算方法。实验证明,本文提出的基于图像处理的心脏扭转活动算法体系存在可行性,其中波及的实际跟算法存在必定的参考价值,等待后续研究进一步完美算法并能利用于临床分析及诊断。

以上为本篇毕业论文范文基于超声及MR图像左心室三维扭转活动分析的算法研究的介绍部分。

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