医学图像处理教学教材

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医学图像处理教案-2

医学图像处理教案-2

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第 2 次课授课时间2008.2.29 教案完成时间:2008.2.20
(教案续页)
在此基础上,提出CMY减色模型,通过比较,说明这两种模型的异同之处。

、HSI(HSB)彩色模型
由于人类对颜色模型的认知差异,RGB、CMY模型并不适合表示
饱和度(
saturation 或
chroma )的定义和表示:是相对于明度的一个区域的色彩,是指颜色的纯洁性。

当一种颜色渗入其它光成分愈多时,就说明颜色愈不饱和。

饱和度可用来区别颜色亮丽的程度。

表示方法: 明度(Intensity 或Brightness )的定义及表示:明度是视觉系统对可见物体辐射或者发光多少的感知属性。

是一种主观感觉,无法用物理设备测定。

表示方法:
对HSI 模型与RGB 模型的进行比较,特别是两者分量及坐标系
的异同,从而引出下节内容。

四、颜色模型的转换 此处采用不同色调、饱和度及亮度的图像来展示表示的效果。

举例说明:如,一根点燃的蜡烛在黑暗中看起来要比白炽光下亮。

此处可通过对两种颜色模型的三个
分量及坐标轴系来比较两种模型的
特点及关系。

注:此页为教案中的截选部分。

(教案末页)。

《医学图象处理》课件

《医学图象处理》课件

程度,制定更有效的治疗方案。
降低医疗成本
03
数字化处理可以减少对纸质影像的需求,降低存储和管理成本
,同时方便远程医疗和会诊。
医学图象处理的应用领域
01
CT、MRI等影像的获取和处理
通过对CT、MRI等影像的数字化处理,医生可以更清晰地观察病变组织
和器官。
02
医学影像的定量分析
通过数字化处理,可以对医学影像进行定量分析,评估病变的性质和程
《医学图象处理》ppt课件
目录
• 医学图象处理概述 • 医学图象处理基础知识 • 医学图象增强技术 • 医学图象分割技术 • 医学图象识别技术 • 医学图象处理的发展趋势和挑战
01
医学图象处理概述
医学图象处理定义
医学图象处理
指利用计算机技术对医学影像进行数 字化处理和分析,以提取有用的信息 ,辅助医生进行诊断和治疗。
直方图拉伸
通过拉伸像素值的直方图,扩展对比 度范围,提高图像的对比度。
局部对比度增强
针对图像的局部区域进行对比度调整 ,突出显示感兴趣的区域。
动态范围压缩
将图像的动态范围压缩到一个较小的 范围,提高对比度。
直方图均衡化
直方图均衡化
通过重新分配像素值,使图像的灰度级分布更加均匀。
灰度级映射
将原始图像的灰度级映射到新的灰度级范围,实现图像的亮度调整。
区域的定位精度。
深度学习技术还应用于医学图像 生成,如根据CT图像生成MRI 图像,为医学影像研究提供了新
的思路。
医学图象处理面临的挑战和未来发展方向
医学图像处理面临的主要挑战包 括图像质量、数据标注和模型泛
化能力等。
为了提高医学图像处理的性能, 需要进一步探索新型算法和技术 ,如自监督学习、无监督学习等

医学图像处理技术基础ppt课件

医学图像处理技术基础ppt课件
灰度级C取256级(m=8bit),即可满足图像处理的需要。
对胸部放射图片取2048×2048,灰度级m取10bit或者
12bit。
.
矩阵、量化等级与图像的关系 图像分辨率与采样和灰度级密切相关。 从理论上讲,这两个参数越大,离散数 组与原始图像就越接近。但图像处理系 统存储和处理的需求将随图像的尺寸和 像素灰度级的增加而迅速增加,因此需 要根据实际需要在权衡后做出选择。
80
255 0 0
0 160 80 G 255 255 160
0 255 0
0 80 160
B
0
0 240
255 255 255
.
医学图像分类
1.静态图像 反映某一时刻生理病理组织结构的图像。这是目前 最常用最多数的医学诊断图像。如常规放射图像、 X-CT、MRI图像等。
2.动态图像 影像增强器放射成像:实时显示生理运动过程, 允许较长时间观察, 可用于诊断和手术过程(介 入治疗、精细手术的定位和过程观察、手术导航 等方面) 超声图像 内窥镜图像
.
y 采 样 间 隔
采样间隔
像素
x 为了适应数字计算机的处理,必须对连续图像函数进 行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为 图像采样,而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数 字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。
.
灰度图像的阵列表示法
设连续图像f(x,y)按等间隔采样,排成方阵列N×N,
如下式所示:
f(0,0) f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(N1,0) f(N1,0) f(N1,N1)
图像阵列中每个元素都是离散值,称为像素(pixel)。

医学图像处理课件

医学图像处理课件

频率域滤波
低通滤波
通过抑制图像的高频成分来平 滑图像并减少噪声。
高通滤波
通过抑制图像的低频成分来增强 图像的边缘和细节。
带通滤波
仅通过图像的一定频率范围,以提 取特定频率成分或消除噪声。
小波变换
一维小波变换
将图像分解成多个小波系数, 以多尺度分析图像并保留不同
尺度的信息。
二维小波变换
将图像进行二维小波变换,以 多尺度分解图像并保留不同尺
医学影像辅助诊断
利用医学影像处理技术,提取图 像中的特征信息,辅助医生进行
疾病判断。
医学影像自动识别技术,包括病 灶检测、分割和量化等,提高医
生工作效率。
医学影像配准技术,实现不同模 态医学图像之间的精确比对,提
高诊断准确性。
医学影像预测疾病
基于医学影像的数据挖掘技术 ,发现疾病与影像特征之间的
基于模型的分割
利用图像中的边缘信息,检测边缘并分割出 不同的对象。常见的算法包括Canny边缘检 测、Sobel边缘检测等。
利用数学模型(如高斯分布、混合模型等) 对图像进行分割,常用的算法包括Kmeans聚类、GMM聚类等。
04
医学图像分析技术
定量分析
灰度定量分析
通过计算像素的灰度值,定量 描述图像的明暗程度和对比度
基于边缘的图像分 割算法
边缘检测算法通过检测图像边缘 像素的强度和方向,确定目标区 域的边界,用于目标检测和识别 。
基于模型的图像分 割算法
建模算法通过建立数学模型,拟 合目标区域形状和纹理特征,进 行目标检测和识别,用于精确分 割目标区域。
03
医学图像预处理技术
图像增强
灰度增强
通过调整图像的对比度和亮度 ,增强图像的对比度,使图像 中的组织结构更加清晰可辨。

《医学图像处理课件:基础篇》

《医学图像处理课件:基础篇》

图像平滑
均值滤波
用周围像素的平均值替代每 个像素的值。
中值滤波
用周围像素的中值替代每个 像素的值。
高斯滤波
用高斯分布计算的加权平均 值替代每个像素的值。
图像变换
旋转
按一定角度将图像围绕中心点 旋转。
缩放
改变图像的尺寸和比例。
翻转
将图像水平或垂直翻转。
医学图像配准
1
图像对齐
将多幅图像对齐到一个参考坐标系。
改进的SIFT
通过局部特征提取描述图像。
纹理特征
通过纹理分析描述图像。
医学图像分类
支持向量机
使用定义在特征空间中的超 平面进行分类。
卷积神经网络
深度学习模型用于医学图像 分类任务。
随机森林
通过构建多个决策树进行分 类。
医学图像识别
1
病变检测
自动识别医学图像中的异常区域。
器官定位
2
判断医学图像中的器官位置和形状。
变换
2
通过旋转、平移和缩放等变换将图像对
齐。3Biblioteka 配准评估评估配准结果的准确性和质量。
医学导航
4
应用配准结果进行导航和手术规划。
医学图像分割
1 阈值分割
根据像素灰度值将图像分割 成不同的区域。
2 边缘检测
查找图像中的边界,用于分 割不同的结构。
3 区域增长
从种子点开始,根据一定的条件逐步扩展区域。
医学图像特征提取
3
病症诊断
根据医学图像判断患者疾病。
疾病分级
4
将医学图像中的疾病分为不同的等级。
数学工具在医学图像处理中的 应用
1 傅里叶变换
将信号从时域转换到频域进 行分析和处理。

医学图像处理教案

医学图像处理教案

医学图像处理教案第一章:医学图像处理概述1.1 医学图像的类型与来源1.2 医学图像处理的重要性1.3 医学图像处理的基本流程1.4 医学图像处理的发展趋势第二章:医学图像处理基本原理2.1 图像数字化2.2 图像增强2.3 图像复原2.4 图像分割2.5 特征提取与表示第三章:医学图像处理方法3.1 灰度处理方法3.2 彩色处理方法3.3 形态学处理方法3.4 滤波处理方法3.5 机器学习与深度学习方法第四章:医学图像分析与应用4.1 医学图像分析概述4.2 医学图像配准4.3 医学图像重建4.4 医学图像分割在临床应用中的实例4.5 医学图像处理在科研中的应用第五章:医学图像处理软件与工具5.1 医学图像处理软件概述5.2 Photoshop医学图像处理应用实例5.3 MATLAB医学图像处理工具箱5.4 ITK医学图像处理软件库5.5 医学图像处理与分析在实际应用中的选择策略第六章:医学图像的预处理6.1 图像标准化6.2 图像归一化6.3 图像配准6.4 图像滤波6.5 图像预处理在医学图像分析中的应用第七章:图像增强技术7.1 图像增强的目的与方法7.2 直方图均衡化7.3 对比度增强7.4 锐化技术7.5 伪彩色增强7.6 图像增强算法的评估第八章:图像复原技术8.1 图像退化的模型8.2 线性滤波器8.3 非线性滤波器8.4 图像去噪8.5 图像去模糊8.6 图像复原技术的应用实例第九章:图像分割技术9.1 阈值分割9.2 区域增长9.3 边缘检测9.4 基于梯度的分割方法9.5 聚类分割9.6 图像分割的评价指标第十章:特征提取与表示10.1 特征提取的重要性10.2 基于几何的特征提取10.3 基于纹理的特征提取10.4 基于形状的特征提取10.5 特征选择与降维10.6 特征表示技术第十一章:医学图像配准技术11.1 图像配准的概念与意义11.2 基于互信息的图像配准11.3 基于特征的图像配准11.4 基于变换模型的图像配准11.5 医学图像配准的应用实例11.6 图像配准技术的评估与优化第十二章:医学图像重建技术12.1 图像重建的基本原理12.2 计算机断层扫描(CT)图像重建12.3 磁共振成像(MRI)图像重建12.4 正电子发射断层扫描(PET)图像重建12.5 单光子发射计算机断层扫描(SPECT)图像重建12.6 医学图像重建技术的应用与挑战第十三章:医学图像分割在临床应用中的实例分析13.1 胸部X光图像分割13.2 磁共振成像(MRI)脑部图像分割13.3 超声图像分割在腹部器官检测中的应用13.4 计算机断层扫描(CT)图像分割在肿瘤诊断中的应用13.5 医学图像分割在手术规划与导航中的应用第十四章:医学图像处理在科研中的应用案例分析14.1 医学图像处理在生物医学研究中的应用14.2 医学图像处理在药理学研究中的应用14.3 医学图像处理在神经科学研究中的应用14.4 医学图像处理在心脏病学研究中的应用14.5 医学图像处理在其他领域的研究应用第十五章:医学图像处理与分析的未来趋势15.1 与机器学习在医学图像处理中的应用15.2 深度学习技术在医学图像诊断与分析中的应用15.3 增强现实(AR)与虚拟现实(VR)在医学图像教学与培训中的应用15.4 云计算与大数据在医学图像处理与分析中的挑战与机遇15.5 跨学科研究与国际合作在医学图像处理领域的进展重点和难点解析重点:1. 医学图像的类型与来源,及其在医疗领域的重要性。

《医学图像处理(附PPT课件及源代码)》

《医学图像处理(附PPT课件及源代码)》

医学图像处理
欢迎来到《医学图像处理》的课程!本课程将带你了解医学图像处理的概述、 基础知识、应用领域、基本方法和步骤、常见算法以及发展趋势。让我们开 始探索吧!
医学图像处理概述
介绍医学图像处理的定义、作用以及在医学领域中的重要性。探讨图像处理 技术如何帮助医生进行诊断和治疗,提高患者护理质量。
图像获取和处理的基础知识
讲解医学图像获取的不同方法和设备,如X射线、超声波、磁共振成像等。解释图像处理的基础概念,如灰度、 对比度和图像增强技术。
医学图像处理的应用领域
介绍医学图像处理在不同医学领域中的应用,如放射学、病理学、神经科学 等。探讨图像处理技术如何辅助医学研究和临床实践。
医学图像处理的基本方法和步 骤
详细解释医学图像处理的基本方法,如滤波、分割、配准和三维重建等。介 绍每个步的原理和常用技术。
医学图像处理的常见算法
介绍医学图像处理中常用的算法,如边缘检测、特征提取、图像分类和机器学习等。讲解这些算法的原理和应 用。
医学图像处理的发展趋势
探讨医学图像处理领域的最新发展趋势,如人工智能、深度学习和基因组学 的应用。展望未来医学图像处理的发展方向。
结论和建议
总结医学图像处理的重要性和应用,强调持续学习和研究的必要性。提供一些建议,如参加相关研讨会、阅读 最新文献等。

医学图像处理课件-图像处理1绪论

医学图像处理课件-图像处理1绪论
• 量子化(Quantitization): 每个测量值都 是整数.
❖ 将连续数值变换到离散单元 ❖ 用整数表示
数字图像处理
• 对比度(Contrast): 图像中灰度值的差异. • 解像度(Resolution):单位图像内所包含的像
素点数. • 采样密度(Sampling density): 像素间距 • 放大率(Magnification):图像中的物体和它在
Discussion
❖针对概念上或作为数学描述的图形进行处理 和显示,并不是实体对象的图像处理和显示。
❖模型,光照,几何形状等. ❖计算机艺术“computer art”
• 计算机视觉(Computer Vision):开发 可以解读自然场景内容的系统.
计算机图形
数字图像处理
• 计算机图形学(Computer Graphics):
图像处理技术讲座(1) Digital Image Processing (1)
INTRODUCTION
简介
2006.2.24
Lixu Gu @ 2005 copyright reserved
为什么开设医学图像处理?
随着医学影像技术的日益成熟以及各种各样的 医学影像设备在医院中的广泛使用,可以便捷无 损的获取到人体内部组织信息图像,如何通过图 像处理技术对这些信息进行有效的处理,用于辅 助医生的诊断甚至进行手术规划等,具有重大的 社会效益和广泛的应用前景。正式在这种形势下, 结合生物医学工程专业开设了《医学图像处理》 课程。
❖针对概念上或作为数学描述的图形进行处理 和显示,并不是实体对象的图像处理和显示。
❖模型,光照,几何形状等. ❖计算机艺术“computer art”
• 计算机视觉(Computer Vision):开发 可以解读自然场景内容的系统.

0904057医学图像处理教学大纲

0904057医学图像处理教学大纲

《医学图像处理》课程教学大纲一、课程基本信息课程中文名称:医学图像处理课程英文名称:Medical Image Processing课程性质:专业主干课程考核方式:考试开课专业:生物医学工程开课学期:7总学时: 48 (其中理论38学时,上机10学时)总学分:3二、课程目的本课程是一门专业基础课,目的是为了加强生物医学工程专业学生用计算机进行医学图像处理能力的培养。

通过讲述bmp图像、锐化增强、图像分割、图像变换、图像的识别等内容,使学生了解医学图像处理所必需的基础知识,掌握医学图像处理的基本技能和实际应用的方法,为今后结合本专业开展相应的研究打下良好的基础。

三、教学基本要求(含素质教育与创新能力培养的要求)本门课程分为理论学习和上机实践两个部分,要求学生掌握医学图像处理所必需的基础知识的同时,重点培养学生的实际应用能力。

1、对用计算机进行医学图像处理的重要性和特殊性有明确的认识。

2、熟悉bmp图像显示的方法和相应的程序设计。

3、熟悉图像的点运算、图像的代数运算、图像的几何运算的算法和相应的程序设计。

4、熟悉直方图增强、锐化增强、局部增强、伪彩色增强、平滑的算法和相应的程序设计。

5、熟悉基于边界的图像分割、阈值分割、基于区域增长或分裂的分割算法和相应的程序设计。

四、教学内容与学时分配第一章数字图像的形成和图像处理系统(4学时)数字图像的形成、图像处理系统的构成,不同成像技术产生的医学图像第二章图像的运算(6学时)图像的点运算、图像的代数运算,图像的几何运算第三章图像增强(6学时,课程重点)直方图增强,图像平滑,锐化增强、局部增强、伪彩色增强第四章图像的分割(6学时,课程重点、课程难点)基于边界的图像分割、阈值分割,基于区域增长或分裂的分割、分割效果的评价第五章图像的表达与描述(4学时,课程难点)目标外特性的表达与描述,目标内特性的表达与描述、目标特性描述的标定第六章图像变换(4学时)傅立叶变换,傅立叶变换在图像处理中的应用第七章图像的识别(4学时,课程难点)图像相似性的测量,图像的特征,图像的分类第八章医学虚拟现实系统概述(2学时)医学虚拟现实系统的组成及其主要应用等考试(2学时)五、教学方法及手段(含现代化教学手段及研究性教学方法)所运用的教学方法和教学手段有理论教学(课堂讲授)、使用多媒体教学、课堂讨论、上机实践等。

《医学图象处理》课件

《医学图象处理》课件

1 概述
2 分类
医学图像包括X射线、CT扫描、MRI等多 种模态,提供了人体内部结构和功能的可 视化展示。
医学图像可以分为结构图像(如X射线) 和功能图像(如PET扫描),每种图像有 不同的特点和应用。
医学图像处理的基本任务
1 图像增强
通过去除噪声、增强对比度等技术,改善图像质量,使医生能够更清晰地识别病变。
2 纹理分析
提取并量化图像中的纹理特征,用于区分不同类型的组织和病变。
3 局部特征描述
通过提取局部特征点和描述符,对医学图像进行匹配和配准。
医学图像三维重建技术
1 体素重建
通过对医学图像中的体素进行堆叠和插值,重建出三维的图像。
2 表面重建
根据医学图像中的边缘和特征点,重建出物体的三维表面模型。
3 成像重建
医学图像处理在临床上的应用
1 病变检测和诊断
2 手术导航和规划
3 病理分析与研究
通过医学图像处理技术, 医生可以更准确地检测 和诊断各种病变,如肿 瘤和血管异常。
利用医学图像重建技术, 医生可以在手术前精确 导航和规划手术过程, 提高手术成功率。
医学图像处理技术可以 帮助病理学家分析组织 切片图像,研究疾病的 病理特征和发展过程。
利用多幅二维医学图像的投影信息,恢复出三维物体的内部结构。
常用的医学图像处理工具
1 ImageJ
一款开源的图像处理软 件,提供了多种用于医 学图像分析和处理的工 具。
2 3D Slicer
用于医学图像的可视化 和分析,提供了各种算 法和插件用于医学图像 的处理。
3 OpenCV
一套用于计算机视觉和 图像处理的通用开源库, 提供了丰富的图像处理 算法和工具。

《医学图像处理课件》

《医学图像处理课件》

医学诊断应用例子
肿瘤检测
了解如何使用医学图像处理技术进 行肿瘤检测和分析,以帮助医生做 出准确的诊断。
脑部疾病诊断
学习使用MRI图像进行脑部疾病的 诊断,如脑卒中和肿瘤。
心脏病检测
探索使用超声图像进行心脏病检测 和评估,例如心脏瓣膜病和冠心病。
未来趋势展望
展望未来,我们将讨论医学图像处理领域中的最新技术和发展方向,如人工 智能在医学图像分析中的应用和医学图像的虚拟现实呈现。
图像配准
介绍图像配准的原理和算法,以 及在医学图像中的应用,如手术 导航和病变对比度增强等。
医学图像分析方法
1
机器学习
2
介绍机器学习算法,如支持向量机和神经网
络,并了解它们在医学中常用的特征提取方法,并讨 论它们在疾病检测和分类中的应用。
深度学习
学习深度学习技术,如卷积神经网络和循环 神经网络,并了解它们在医学图像分析中的 最新进展。
了解医学图像中常见的特征, 比如边缘、纹理和形态学特 征等。
学习图像预处理的技术,如 去噪、增强和图像配准等。
图像处理技术及应用
图像滤波
介绍常见的图像滤波算法,如均 值滤波和高斯滤波,并讨论它们 在医学图像处理中的应用。
图像分割
学习图像分割算法,如基于阈值 和边缘检测的方法,并了解它们 在病变检测和分析中的应用。
《医学图像处理课件》
欢迎参加我们的医学图像处理课程!在这个课程中,您将学习到医学图像的 基础知识、图像处理技术的应用以及医学图像分析的方法。
课程介绍
本节将详细介绍课程的目标、内容和学习计划,以帮助您了解如何获得最大 的学习收益。
医学图像基础知识
1 图像获取技术
2 图像特征分析

【医学教案】医学图像处理与分析教学设计

【医学教案】医学图像处理与分析教学设计
领域的前沿动态。
02
能力目标
能够运用所学知识对医学图像 进行处理和分析,具备一定的
实践能力和创新能力。
03
情感目标
培养学生对医学图像处理与分 析领域的兴趣和热情,树立正
确的价值观和职业观。
教学内容与方法
01
教学内容
02
教学方法
涵盖医学图像处理与分析的基本理论、方法和技术,包括图像增强、 图像变换、图像分割、特征提取、分类识别等方面的内容。
01
基于像素灰度级的统计分布来描述纹理特征,如灰度共生矩阵
、灰度差分统计等。
结构法纹理特征
02
通过分析纹理基元及其排列规则来描述纹理特征,如形态学分
析、句法纹理描述等。
频谱法纹理特征
03
将图像从空间域转换到频率域,利用频谱特性来描述纹理特征
,如傅里叶变换、小波变换等。
统计特征提取
一阶统计特征
基于像素灰度的分布来描述图像特征,如均值、方差、偏度、峰度 等。
局部直方图处理
针对图像的局部区域进行 直方图处理,以实现局部 对比度和细节的增强。
频域变换增强
傅里叶变换
将图像从空间域转换到频域,通过对 频域成分的处理来改善图像的视觉效 果或提取特征信息。
小波变换
滤波器设计
根据图像处理需求设计不同类型的滤 波器(如低通滤波器、高通滤波器等 ),对图像进行滤波处理以去除噪声 或增强特定特征。
选择合适的成像设备和技术, 设置参数,进行扫描得到原始 图像。
分割与标注
将感兴趣的区域从背景中分离 出来,并进行标注。
图像分析
利用提取的特征进行疾病诊断 、病灶定位等分析。
医学图像质量评价标准
分辨率

医学图像处理基础PPT课件

医学图像处理基础PPT课件

▪ 1946年Bloch教授和Puecell教授领导的
小组同时独立发现MR现象。两人共同获 得1952年诺贝尔物理学奖。
▪ 1972年,劳特伯提出了用MR信号重建
图像的方法,劳特伯和达马迪安在1973
年利用磁场梯度解决了空间信息获取的
问题,获得MR图像并因此获得2003年 度诺贝尔物理学和医学奖。
精选ppt课件最新
造影像,动态增强MRA明显缩短血液成像时间, 避免扭曲血管、湍流及慢血流所致的信号丧失。
▪ FMRI技术:对人体功能进行研究和检测的MRI
技术,可检查到形态未变但功能已改变的病变, 从而达到早期诊断的目的。
▪ 磁共振成像介入:具有良好的组织对比度,可
以精确地区分病灶的界面、确定目标。
▪ MR和DSA、CR及其后推出的DR等设备进一步
精选ppt课件最新
5
第二阶段:超声技术
▪ 20世纪50、60年代超声和放射性核素相继出现。
▪ 1942年奥地利人达西科将超声技术应用于临床诊
断。
▪ 1954年瑞典人应用M型超声显示运动的心壁,称
为超声心动图。
▪ 20世纪50-70年代中期,研究者将二维B型超声应
用于体外检查,可实时显示体内相关部位结构的
医学影像技术基础一
精选ppt课件最新
1
第9章 医学影像技术基础
9.1 医学影像技术发展历程 9.2 医学影像系统成像的物理特性
9.3 医学影像设备
9.4 图像处理在医学中的应用
9.5 医学图像存储通讯系统
9.6 医学图像处理与分析
精选ppt课件最新
2
9.1 医学影像技术发展历程
医学影像设备的发展大致分为五个阶段
19
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

科学研究内容
1.牙种植计算机辅助系统架构 牙种植计算机辅助系统由两大模块构成:牙种植计算机辅助设计
(CAD)模块;牙种植计算机辅助制作(CAM)模块。
2.基于拟合样条曲线的任意方向虚拟切片提取算法研究 在三维模型中的任意方向的切割技术是为了通过虚拟手术操作提供的
更加精确的定位,全方位,多角度进行观察诊断的需求,具有虚拟手术 刀的作用。
历史悠久,技术垄断,缺陷
国内:
国内对医学体数据场可视化研究及应用开发起步较晚,始于上个世纪90年代 初,水平相比国外还有一定差距。目前,浙江大学、清华大学、东南大学、西 北大学、中科院自动化所等均做了大量研究,开发了一些实验系统。
如2004年中科院自动化所开发的3DMED系统,浙江大学CAD&CG国家重 点实验室开发的“通用交互可视化环境”,第三军医大学“可视人”数据及 “可视人系统”的研究等。
交互切割及切片序列的提取
在拟合的样条曲线上选择某一点的坐标,以该坐标为中心获取该点周 种植体 围的多张切片序列。针对Cardinal曲线的特征,作采用微分法设计 。
3.种植体的可视化交互定位技术研究
种植体设计和生成框架图 种植体设计路线分成2个步骤:
(1) 测量: 首先涉及确定切片的缩放比例。同时通过点间距离测量操作在 显示的切片上丈量种植体初始化的长度,大小等基本参数。 (2)动态调整:根据已有的参数创建初始化的种植体,并置于三维图像中, 通过旋转,拉伸等操作使种植体放置在理想位置,同时在不断的调整,响 应,实时显示中,逐步获取实际需要的效果。
3.种植体的可视化交互定位技术研究 在重建的三维模型内对种植体进行移动,拉伸,缩放,旋转以及直
线或曲线测量,任意拾取点等操作,可以更为高效地准确地对种植体进 行设计,预览效果,并获取了相关模型参数,还提出了针对种植体的自 适应调整算法。
4.目标区域的增厚处理和导板生成技术研究 手术导板作为最终信息载体(结构,导向孔,厚度),将牙种植手术
研究意义
技术意义:
图像分割和识别技术,三维可视化重建和交互技术,高精度影像技术的研 究与发展,能够为人类的生产活动提供更加精确,可靠,丰富的信息,为人类 带来巨大的经济和社会效益,目前已成为生物学、医学甚至社会科学等领域中 各学科学习和研究的对象 。
当前种植手术对手术导板提出要求:
精确,安全,可靠,术前虚拟,减少手术操作难度
国内种植市场的广泛需求:
最近的统计指出全国有2.5亿缺牙患者 ,且每年以5%的速度递增 ; 随着中国经济的高速发展,人民的生活水平日益提高,对高品质的 生活质量的追求必然待用国人口腔保健意识的增强和口腔保健市场 的繁荣。
国内外研究/技术发展现状和趋势
国外:
1987年,Edge首次应用模板辅助牙种植体的植入 。 1993年,SimPlant 软件:在Windows界面下完成牙种植术前设计 。 2000年,Nobel-Guide软件:制作出个体化外科模板 。 SurgCase:提供三维数据 ,制造个体化的种植体外科导板 。
国内的特殊情况
国外商业软件,应用于个体化手术设计和导板制作的成本太高,并且 长期处于依赖进口产品和技术的不利局面。
进入我国医疗市场的价格过于昂贵,超过其实际的价值:如单个定位 导向模板的制造的费用高达6000元(尚不包括临床医生完成手术规划的 劳务费用),而常规种植手术的全部费用为10000元人民币左右(单颗种 植牙,包括材料和手术费用),我国的口腔种植医疗市场普遍难以接受。
技术路线
1.搭建牙种植计算机辅助系统架构 系统的控制流程描述:通过高精度的螺旋CT获取CT图片和进行必要的图像预 处理,采用加速三维重建技术构建三维模体,根据用户选择针对模型进行各种 交互性切割,对不同切割角度的图片观察和测量计算基础上,定位虚拟种植体 的方位,尺寸,然后对种植体周围的目标区域进行分割处理,最后对目标区域 三维重建,得到种植体手术导板。
基于数字图像技术的牙种植导板设计 算法研究
报告人 :侯光辉 指导老师 :唐平教授
题目:基于数字图像技术的牙种植导 板设计算法研究
定位: 数字图像处理技术(区别于石膏手工制造 ,空气压膜机制造 )
牙种植:将人工材料 制成的种植体植 入缺牙区的牙槽骨中,作为人 工牙根,以此为基础修复失牙 。
导板: 即种植体的手术导向模板。 通过导向孔的深度和方向,形状 保证种植手术的安全,可靠。
九视图
切片
关键点:确定种植体位置,方向,尺寸
比例设定
点间距离测量
观察调整
种植体形状大小设定
生成
种植体
保存参数/模型
植入
带种植体的模型
2.基于拟合样条曲线的任意方向虚拟切片提取算法研究 拟合样条曲线: 根据自定义数量的控制点研究拟合光滑的可灵活控制的样条曲线 。在
生成曲线通过鼠标拖动控制点以拉伸曲线或拖动曲线到平面上的任意的位置。 由于Cardinal样条插值可以在少量的手工描绘点间产生大量的点,既保
持了牙槽骨弓弧线的大致形状特征,同时让其过渡比较平缓,是三次Hermite 曲线的,使牙槽骨弓弧线具有自然光滑的特点,因此本课题探讨采用Cardinal 样条曲线构建算法来实现该功能。
研究开发目标
利用计算机图形图像学中的图像增强,图像分割,可视化三维建
模、三维空间交互操作,开发一套完整的拥有主知识产权的牙 种植计算机辅助系统,实现牙种植术前骨量及骨形态的全面分析、
个体化手术设计、手术导板及修复模板的制作、手术模拟和预测、即 刻修复及即刻种植等功能,并为这种方法应用于颅颌面种植及全身其 他部位假体修复提供研究方向和思路。
的设计思想通过术中模板的准确与精确定位和引导赋予实现。
研究方法
本课题选用基于OpenGL的,可用于三维计算机图形学、科学计算可视 化、图像处理的三维可视化工具VTK以及MFC开发框架以搭建研究平台。
运用图像增强,图像分割,图像识别等图像处理技术设计种植体手术导 板,结合软件或硬件的技术优势提升系统性能(可视化交互,三维重建), 通过控制点拟合样条曲线对三维模型进行多角度自由灵活地切割处理,探讨 优良的曲线,曲面拟合算法对图像的关键区域进行边缘提取并重建三维手术导 板。
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