醫(yī)學(xué)圖像分割與三維重構(gòu)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文的主要研究內(nèi)容是基于Chan-Vese模型的腦腫瘤圖像分割、三維重構(gòu)與定位及肝臟腫瘤體積計算。論文的主要工作如下：
　　 首先對腦腫瘤圖像分割、三維重構(gòu)與肝臟腫瘤體積計算的背景和意義進(jìn)行了闡述，在此基礎(chǔ)上對目前常用的醫(yī)學(xué)圖像分割方法進(jìn)行了分類介紹。
　　 其次，對Chan-Vese分割模型進(jìn)行了詳細(xì)介紹，提出了基于Chan-Vese模型的腦腫瘤圖像分割方法。首先通過對腦腫瘤圖片的迭代腐蝕操作提取腦腫瘤輪廓，然后利用C

2、han-Vese模型對腦腫瘤進(jìn)行分割，之后利用形態(tài)學(xué)重構(gòu)對分割結(jié)果進(jìn)一步優(yōu)化，最后對圖像進(jìn)行迭代膨脹操作復(fù)原圖像。當(dāng)分割目標(biāo)的邊界灰度值變化比較緩和或者分割目標(biāo)包含較大的拐角或窄帶區(qū)域時，本人使用的方法能取得比傳統(tǒng)Chan-Vese模型更好的分割效果，從而提高了圖像分割的準(zhǔn)確度。
　　 再次，對所有分割后的腦腫瘤圖片進(jìn)行了三維重構(gòu)與定位。三維重構(gòu)技術(shù)就是從物體的二維圖像切片中重構(gòu)出圖像的三維信息，便于醫(yī)學(xué)工作者從不同的角度對病變

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