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虚拟血管镜的关键算法研究与系统开发

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虚拟血管镜的关键算法研究与系统开发
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-12 页
第一章 前言第12-24 页
  · 背景第12-15 页
    · 内窥镜技术的发展第12-13 页
    · 虚拟内窥镜系统的发展及其应用第13-15 页
  · 虚拟血管内窥系统的主要技术组成第15-20 页
    · 虚拟血管镜的处理过程第15-20 页
  · 虚拟血管镜技术研究重难点第20-21 页
  · 论文研究内容、主要工作和篇章安排第21-24 页
第二章 虚拟血管镜系统中的图像分割第24-31 页
  · 三维图像组织分割概述第24-26 页
    · 三维图像组织分割的研究现状第24-25 页
    · 三维图像组织分割算法分类及比较第25-26 页
  · 基于二值化和分支检测方法的快速血管组织分割方法第26-30 页
    · 三维图像二值化第26-27 页
    · 三维基于种子点的分支检测方法第27-28 页
    · 算法流程描述第28-30 页
  · 本章小结第30-31 页
第三章 虚拟血管镜系统中的路径规划第31-50 页
  · 主要路径规划方法简介第31-36 页
    · 细化算法第33-34 页
    · 距离变换算法第34-35 页
    · 基于表面体素提取算法第35 页
    · 手工定点生成方法第35-36 页
  · 六方向拓扑细化算法第36-43 页
    · 细化算法概述第36-37 页
    · 六方向拓扑细化算法第37-39 页
    · 对细化算法所获得的中心线结果的修正第39-42 页
    · 改进点:对血管体素进行压缩裁剪以提高效率第42-43 页
  · 基于血管表面体素的中心线算法第43-46 页
  · 导航路径生成第46-49 页
  · 本章小结第49-50 页
第四章 虚拟血管镜系统中的场景绘制第50-59 页
  · 面绘制技术第51-53 页
    · 基于Marching-Cube 算法的面抽取第51-53 页
  · 直接体绘制及其加速算法第53-57 页
    · 体绘制方法一般过程第54-56 页
    · 基于GPU 的光线投射的加速技术第56-57 页
  · 本章小结第57-59 页
第五章 本论文实现的虚拟血管镜系统第59-64 页
  · 系统平台和运行环境第59 页
  · 论文所实现的虚拟血管镜系统概述第59-61 页
  · 虚拟导航过程第61-63 页
    · 制定虚拟镜头行进路径第61 页
    · 血管内窥导航过程第61-62 页
    · 切片的动态控制第62-63 页
  · 本章小结第63-64 页
第六章 有关实验第64-71 页
  · 实验环境第64 页
  · 实验内容及结果第64-71 页
    · 脑部血管数据的二值化分割效果第64-65 页
    · 测试血管数据裁剪压缩后,细化算法效率的提高第65 页
    · 比较拓扑细化算法和基于表面体素提取中心线算法的效率第65-67 页
    · 测试六方向细化算法后续修正处理的时间效率和精度效果第67-68 页
    · 利用Marching-Cube 算法生成血管表面的效果第68-69 页
    · 验证GPU 加速算法在体绘制方面与传统算法的比较第69-71 页
第七章 全文总结第71-74 页
  · 主要结论和本文贡献第71-72 页
  · 研究展望第72-74 页
参考文献第74-77 页
致谢第77-78 页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第78 页

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