2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、醫(yī)學(xué)圖像融合已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)圖像處理應(yīng)用研究的熱點(diǎn),腫瘤的放射治療是醫(yī)學(xué)圖像融合應(yīng)用的一大領(lǐng)域,圖像融合技術(shù)能夠?yàn)槟[瘤放射治療的靶區(qū)勾畫提供更精確的定位信息,在腫瘤的放射治療中應(yīng)用最多的是PET和CT圖像。 本文首先研究了一種靜態(tài)調(diào)強(qiáng)放射治療精確定位裝置,分析了其中體部的CT掃描定位架和頭頸部定位框的原理和結(jié)構(gòu),進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,自行研究設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)簡單、成本合理的PET/CT掃描外基準(zhǔn)框架。設(shè)計(jì)為三塊有機(jī)玻璃板構(gòu)成的U字型結(jié)構(gòu),包括

2、鑲嵌在每個(gè)有機(jī)玻璃板上Z字型凹槽中的Z字型軟塑料標(biāo)記管帶,Z字型軟塑料帶由外孔徑為0.6cm,內(nèi)孔徑為0.4cm的塑料圓形空心小管組成。用此設(shè)計(jì)可在PET和CT掃描時(shí)都能得到清晰的標(biāo)記點(diǎn),對(duì)圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的空間定位。 在掃描外部基準(zhǔn)框架設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,研究了基于外部標(biāo)記點(diǎn)的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法。首先對(duì)圖像進(jìn)行簡單分割的預(yù)處理,然后運(yùn)用基于模版匹配的相關(guān)檢測法識(shí)別圖像中用于配準(zhǔn)的標(biāo)記點(diǎn)的相應(yīng)坐標(biāo),接著利用這些對(duì)應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)計(jì)算剛體變換的矩陣

3、,實(shí)現(xiàn)圖像的精確配準(zhǔn)。通過對(duì)帶Z字型標(biāo)記桿的外部基準(zhǔn)框架的設(shè)計(jì)及成像過程中對(duì)其和病人相對(duì)位置的嚴(yán)格限制,最大程度地減少成像中的誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于外部標(biāo)記點(diǎn)的配準(zhǔn)方法能有效地實(shí)現(xiàn)PET與CT的配準(zhǔn),配準(zhǔn)精度較好。 為了改善PET圖像的空間分辨率,精確的對(duì)PET圖像中病變區(qū)域進(jìn)行解剖定位,最后本文在分析了PET和CT圖像特征的基礎(chǔ)上,提出了一種在小波域上運(yùn)用變分框架的PET/CT圖像融合方法。根據(jù)一般基于小波變換的圖像融合框架,

4、首先對(duì)待融合的PET/CT圖像進(jìn)行小波分解,然后在選擇圖像融合規(guī)則時(shí),根據(jù)PET/CT圖像的特性,提出兩個(gè)基本融合假設(shè),并在這兩個(gè)合理假設(shè)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于變分框架的能量泛函模型。利用小波的頻率分解特性,首先根據(jù)第一個(gè)假設(shè)在低頻域上對(duì)PET和CT圖像進(jìn)行加權(quán)平均的融合;然后根據(jù)第二個(gè)假設(shè)在高頻系數(shù)圖像上,根據(jù)圖像的幾何特征信息(曲率流)進(jìn)行圖像細(xì)節(jié)信息的融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文假設(shè)的合理性,在小波域上基于變分框架的圖像融合模型能夠提供更

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