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脑部CT图像处理研究

专 业: 计算机应用技术
关键词: 医学图像处理 方向经验模式分解 去噪 图像分割 边缘检测
分类号: TP301
形 态: 共 70 页 约 45,850 个字 约 2.193 M内容
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内容摘要


近20多年来,医学影像已成为医学中发展最快的领域之一,被广泛应用于诊断和治疗,使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率更高,也成为了必不可少的手段和工具。

而医学图像的分析和处理是医学影像技术极为重要的一个环节,运用一些图像处理技术能有效地对现有医学图像进行深层次处理,如去噪、边缘提取以及分割等,从而提高对医学图像信息的利用率,有助于实现对病变特征信息的提取,并提高诊断准确率。

本文首先介绍了医学图像处理技术的发展现状,然后介绍了医学图像中CT图像的特点及CT图像的成像基本原理,重点论述了脑部CT图像去噪、边缘检测和分割的方法。

在对脑部CT图像的去噪处理过程中,本文针对生物医学信号是典型的非平稳信号,具有很强的背景噪声,处理起来较困难的特点,引入了一种基于DEMD方法的脑部CT图像去噪方法,它可以有效地去除噪声的干扰,充分保留信号的局部特征。

在对脑部CT图像进行边缘检测过程中针对脑部CT图像中的病灶大多是弱边缘的特点,使用结合嵌入可信度的B样条小波边缘检测和小波模极大值算法进行边缘检测。

此外,结合经验模式分解理论、LAWS纹理能量测度和模糊聚类知识,本文提出基于经验模式分解方法的CT图像..……

全文目录


摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 脑部CT 图像的去噪方法研究
1.2.1 经典的脑部CT 图像去噪方法
1.2.2 基于小波的去噪方法
1.2.3 相关方法
1.3 脑部CT 图像的边缘检测方法研究
1.3.1 经典的脑部CT 图像边缘检测方法
1.3.2 新的脑部CT 图像边缘检测算法
1.3.3 其他一些处理脑部CT 图像边缘检测的综合方法
1.4 脑部CT 图像的分割方法研究
1.4.1 传统的脑部CT 图像分割方法
1.4.2 现代的脑部CT 图像分割方法
1.5 本文研究内容
1.6 本文的主要工作和论文结构安排
第二章 计算机断层成像
2.1 计算机断层成像的发展
2.2 计算机断层成像的基本原理与设备
2.2.1 CT 成像基本原理
2.2.2 CT 设备
2.3 CT 图像和CT 值
2.4 图像的采集方式和检查技术
2.4.1 采集方式
2.4.2 检查技术
2.5 CT 分析与诊断
2.6 本章小结
第三章 脑部CT 图像去噪
3.1 引言
3.2 脑部CT 图像去噪概述
3.3 基于DEMD 的脑部CT 图像去噪方法
3.3.1 DEMD 方法的发展
3.3.2 DEMD 方法在脑部CT 图像去噪中的应用
3.3.3 实验仿真及结果分析
3.4 本章小结
第四章 脑部CT 图像边缘检测
4.1 引言
4.2 脑部CT 图像边缘检测概述
4.3 基于模极大值和嵌入可信度的B 样条小波的边缘检测方法
4.3.1 结合嵌入可信度的B 样条小波边缘检测
4.3.2 用小波变换的模极大值边缘检测
4.3.3 基于嵌入可信度的B 样条小波和模极大值的边缘检测算法设计
4.3.4 实验仿真及结果分析
4.4 本章小结
第五章 脑部CT 图像分割
5.1 引言
5.2 脑部CT 图像分割概述
5.3 基于经验模式分解方法的CT 图像分割
5.3.1 经验模式分解EMD
5.3.2 LAWS 纹理能量测度TEM
5.3.3 模糊均值方法
5.3.4 基于EMD 分解的CT 图像分割实验及结果
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献

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中图分类: > TP301 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法

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