一、从CT断层图像重建颅骨的三维表面（论文文献综述）
赵尚豪[1]（2020）在《基于深度神经网络的颅面检索方法研究》文中提出颅面复原技术是法医人类学的热门研究课题。颅面检索包括颅骨检索和复原面貌检索两个技术环节。颅骨检索是从颅面数据库中检索出与给定颅骨形态最相似的颅骨。复原面貌检索是从人脸照片库中检索出与复原面貌最相似的人脸照片。在基于模板变形的颅面复原方法中,需要先从颅骨数据库中检索出与待复原颅骨最为相似的参考颅骨,然后计算两个颅骨之间的形变,对参考颅骨的面皮进行同样的形变,最终将形变后的面皮作为复原面貌。因此,颅骨检索方法的优劣会直接影响到颅面复原的效果。复原出未知颅骨的面貌并不意味着颅面复原工作的结束,还需要从失踪人口照片库中检索到与复原面貌最为相似的人脸照片,用来辅助确定未知颅骨的身份,因此,复原面貌检索具有非常重要的社会价值和研究意义。传统的颅面检索方法依赖专家经验,操作繁琐,对颅面模型的测量精度要求很高,基于计算机辅助的颅面检索方法能够有效的缩短检索时间,提高检索准确率,避免测量工具对颅骨造成的二次损坏。本文的研究内容主要包括:（1）针对现有颅骨检索方法存在操作复杂,准确率较低的问题,本文改进并实现了一种改进混合域注意力机制的颅骨检索方法,将颅骨检索的准确率提高至87.5%。首先,数据预处理,获取颅骨多角度图像,构建颅骨图像数据集;然后,使用改进混合域注意力机制的网络模型对颅骨图像进行特征提取,最后,使用提取到的颅骨特征进行颅骨检索。实验结果表明,该方法能够有效提取到颅骨特征,提高颅骨检索的准确率。（2）针对现有复原面貌相似性度量方法存在特征提取操作复杂,度量准确率较低的问题,本文改进并实现了一种基于深度神经网络的复原面貌相似性度量方法,将复原面貌相似性度量的准确率提升至96.67%。首先,成对的采集复原面貌的正脸图像和对应的人脸照片,构建复原面貌与人脸照片数据集;然后,使用改进的Inception模型进行特征提取,结合主成分分析（Principal Components Analysis,PCA）对提取到的特征进行降维,将降维后的特征再输入到神经网络中,最后,输出复原面貌与人脸照片之间的相似度。实验结果表明,该方法能够有效的提高复原面貌相似性度量的准确率,并且通过该方法提取到面貌特征后,可以方便的进行复原面貌检索。（3）针对现有复原面貌检索方法存在检索效率低,检索精度差等问题,本文设计并实现了一种基于深度神经网络的复原面貌检索方法,将复原面貌检索的TOP1准确率提升至99.57%。首先,构建复原面貌与人脸照片数据集;然后,使用一个加权融合的卷积神经网络对复原面貌和人脸照片进行特征提取,将提取到的人脸特征向量输入到伪孪生神经网络中进行进一步的特征提取,最后使用K近邻（K-Nearest Neighbors,KNN）的方法检索到与复原面貌最相似的人脸照片。实验结果表明,该方法能够有效提高复原面貌检索的准确率,与传统方法相比,检索效率和精度都有所提高。本文针对颅骨和复原面貌检索问题提出了相应的改进算法,这些算法能有效提取出颅面数据的深度特征,提升了颅骨检索和复原面貌检索的准确率。该研究结合了法医人类学领域和刑侦领域的实际应用需求,不仅能够为颅面复原技术提供可靠的数据支撑,还为寻找失踪人口和鉴定颅骨身源信息提供了积极的帮助。
郭昕[2]（2020）在《CT图像肺动脉分割和容积计算方法研究》文中认为肺栓塞疾病对患者的生命安全和身体健康造成了极大的威胁,利用计算机对该类疾病进行辅助诊断能极大提高医生的诊断效率,对疾病的成功治疗具有重要意义;计算机断层扫描（computed tomography,CT）图像是肺栓塞诊断的“金标准”,如何从CT图像序列中将肺动脉目标分割出来,如何对肺动脉序列求取立体模型的容积,这两个问题的成功解决是实现计算机辅助诊断的关键。本文以胸部CT数据为研究对象,开展了CT图像肺动脉分割和容积计算的方法研究;主要内容有以下三个方面:（1）在CT图像预处理方面,研究了基于自适应窗位和窗宽的CT数据转换方法和基于Hessian矩阵的肺动脉与上腔静脉分离方法。CT图像灰度值由CT值转换而来,但传统转换方法得出的图像可能存在目标不明显、对比度低的问题;针对该问题,本文利用CT值概率分布函数和概率变化率函数自动选取出CT数据的窗位和窗宽,并利用这两个值构造出新的映射关系,以完成从CT数据到图像的转换。另外,在CT图像中,肺动脉目标往往会与上腔静脉相连,这会影响到目标的分割;对此,本文利用Hessian矩阵特征值、特征向量与图像结构之间的关系构造出曲线结构的掩膜,并将其映射到原图中实现目标与上腔静脉的分离。实验结果表明:本文图像转换方法得出的CT图像目标清晰、对比度高;基于Hessian矩阵的肺动脉与上腔静脉分离方法能成功实现目标与背景的分离。（2）在CT图像肺动脉分割方面,针对传统主动轮廓模型不能适应图像序列中目标数量改变和形态变化的问题,从单张图像的角度提出了GVF-CV模型和基于自适应种子点的区域生长法,从整体图像序列的角度提出了基于边缘跟踪的肺动脉树分割方法。其中,GVF-CV模型通过引入感兴趣区域来限制目标边缘检测的范围,降低了误检率,在此基础上进行水平集演化,以便适应多目标的检测和分割;基于自适应种子点的区域生长法通过GVF场与轮廓的关系确定出种子点的筛选条件,利用提出的基于径向函数的肺动脉形态变化检测方法验证了选取出的种子点的有效性,之后基于该种子点补全目标的残缺部分;基于边缘跟踪的肺动脉树分割方法以上述方法为核心,确定了各层初始轮廓集的选取方法和噪声点的剔除准则。利用多组临床实际扫描所得数据进行实验验证,结果表明:本文提出的方法分割精度优于传统方法,更适用于肺动脉的分割。（3）在肺动脉容积计算方面,针对传统的像素统计法和体素累积法不能精确得出肺动脉容积的缺陷,本文提出了改进的体素累积法。算法细分了位于重建出的立体目标表面的体素类型,确定了各类体素的判定条件;并推导出了各类体素的有效体积值,建立了体积索引表;并基于此提出了肺动脉容积计算的总体流程。本文以分割出的肺动脉目标序列作为实验对象对算法进行了有效性分析,实验结果表明:本文算法与传统方法相比误差较小,更适用于肺动脉的容积计算。最后,通过肺栓塞病情评价实验证明了本文算法在辅助医生诊疗方面所具有的重要意义。
董玉莹[3]（2019）在《医学CT图像的三维可视化研究》文中研究表明为使医学CT、MRI等断层扫描图像更加直观地呈现和病变组织的准确定位,本论文以CT断层图像为对象对实现其三维可视化以及相关技术进行研究。论文中通过移动立方体算法和光线投影算法分别实现了对一系列医学CT图像的三维重建,并对算法进行了改进。在预处理阶段,对线性插值方法进行改进,分别计算当前像素点前后、左右、上下之间的差值,选取差值小的两个像素点的平均值作为当前像素点的灰度值,该插值方法插出的图像边缘更加清晰。同时在图像分割方面,对感兴趣部位的图像灰度值与其他部位的灰度值有明显分界的情况下,采用基于阈值的分割方法（如颅骨）;而对于图像灰度值界限不明显的情况下,提出了一种改进的形态学的图像分割方法,该方法将数学形态学和集合论相结合,能够依据用户的需求提取人体内部的器官或组织（如气管和支气管）。在重建阶段,在移动立方体算法中设定不同的阈值以及在光线投影算法中设定不同的不透明度,其重建效果也不同。除此之外,本文还研究了基于多投影的旋转体扫描技术的真三维显示系统,并根据旋转屏的形状提出了基于医学模型的三维平面切割方法,同时模拟了医学模型在真三维中的显示情况。
王伟[4]（2019）在《基于多排CT血管造影的三维重建后处理技术对颅内肿瘤和动脉瘤手术效果的辅助作用》文中认为[目 的]将神经外科患者术前CT血管造影的原始影像数据进行三维影像重建后处理,根据三维重建结果中的颅内血管、颅骨与颅内病灶之间的解剖关系来制定手术方案和模拟手术入路。[方 法]选取2017年3月至2018年9月在昆明医科大学第二附属医院神经外科的就诊的20例患者,根据患者术前是否行CTA的三维影像重建后处理,将其分为两组:三维影像重建组（A组）和常规影像组（B组）,每组10例患者。A组患者术前均在256排CT下行CT血管造影,把原始图像数据以DICOM格式导入INC00L公司开发的3D精准手术规划分析软件系统,通过MIP、SSD、VRT、MPR等技术进行处理后获得颅内血管、颅骨与颅内病变之间解剖关系的三维立体图像。然后将颅骨、血管、淋巴结、钙化、肿瘤以不同颜色显示达到最佳显示效果,再通过软件自带的分割工具进行任意角度的旋转、分割,通过测量颅内病变体积大小、病变与周围颅骨及血管解剖关系来进行手术入路模拟路径演示,选择最佳手术入路。两组患者均行显微外科手术治疗,观察并记录下手术耗时长短、术中出血量大小以及住院天数。术后观察患者并发症发生率,并进行统计学比较。[结 果]三维重建影像清晰显示了肿瘤与供血动脉血管、颅骨之间三维立体关系,立体感强,并将颅内肿瘤、血管等重要组织染色,准确的还原了颅内的解剖结构。三维图像清晰还原了动脉瘤体、瘤颈大小以及与载瘤动脉的关系。统计学结果分析:三维影像重建组相比较于常规影像组在术中出血量、手术时间比较上差异情况显着,存在统计学意义（p<0.05）,在住院天数、术后并发症发生率比较上差异情况不显着,无统计学意义（p>0.05）。[结 论]根据三维重建后结果可更加直观的观察颅内病变与周围血管、颅骨等重要结构的解剖位置关系,可清晰显示肿瘤等颅内病变与周围重要血管之间有无黏连、压迫、包裹等,术前可模拟多角度的手术入路,来达到最佳手术效果。手术中根据术前三维影像解剖关系,可有效缩短手术时间和减少术中出血量,从而提高手术成功率和安全性。
周旭华[5]（2019）在《颌面部爆炸伤造成颅底继发损伤三维有限元仿真模拟实验研究》文中提出无论是现代战争,还是在人类的日常生产中,炸药、天然气、煤气等易燃易爆物的使用日趋广泛,导致爆炸伤发生的概率也明显增大。因爆炸的致伤范围较大,常导致人体多器官、多部位的多发性联合损伤。颌面部处于人体较暴露位置,受到爆炸冲击波损伤机率比较大。据统计虽然头颈面部面积不足全身面积的10%,但此部位爆炸伤的发生率高于40%。从解剖结构上分析,颌面部与颅底位置关系紧密,当颌面部遭受爆炸冲击波的冲击时,颅底部组织常会受到继发性损伤。如何充分了解伴颅脑损伤的颌面部爆炸伤（Maxillofacial Blast Injury,MBI）的损伤机制、临床表现和治疗原则,已成为颌面外科医生急需解决的难题。有限元法（The Finite Element Method,FEM）是一种现代工程分析中基于计算机运算的数值计算方法,是生物力学研究中的重要方法之一。这种方法是对结构的另一种表现形式,它是将一种复杂结构的几何形状通过数学方法作一系列的细分,将复杂结构简化为数量有限的、具有简单几何图形、具有相同性质的单元,然后用数学方法描述所有的有限单元,并通过数学方程计算得到相应的结果。有限元法的成功应用依赖于计算机的处理能力的提升。最近几十年,随着计算机科技的迅猛发展及各种有限元软件的开发使用,有限元法已经应用于现代工程分析的各个邻域,用于工程上复杂结构力学问题的求解计算。本课题组前期已经通过有限元法仿真模拟多种类别颌面部损伤,并利用动物实验、3D打印、大临床样本分析等方法对所建立模型的高仿真性进行了验证。有限元法研究颌面部爆炸伤的可操控性、可重复性、对实验标准的控制、安全性都比动物实验要有保证,且相关研究相对较少。本实验通过有限元法的建模功能,建立人颌面部爆炸伤三维有限元模型,并使用有限元软件分析致伤过程中颅底部各个标志点的应力分布及传导情况。为研究相同爆炸条件下,颌面部不同部位爆炸伤造成颅底继发损伤的损伤机制提供理论依据。方法:1.招募一名符合条件的志愿者,通过计算机断层扫描（Computed tomography,CT）获取志愿者的颌面部各组织断层医学数字图像和通讯格式DICOM数据。通过Mimics、Geomagic Studio、Hyper Mesh对数据进行处理,建立人颅颌面骨三维有限元模型。2.用LS-DYNA软件对模型进行求解运算,得到结果文件。用Hyper View、LS-Pre Post等有限元后期处理软件对得到的结果文件进行分析。结果:1.成功建立了颌面部骨三维有限元模型。模型具有与研究对象颌面部相同几何形态,具有颌面部骨组织相似的生物力学特征,仿真性高。此模型总共包含:节点510560个,单元857848个。2.成功模拟颌面部爆炸伤仿真模型,对应力、应变进行可视化后处理,检查分析结果准确性,检测各项输出指标满足预期的生物力学要求。3.成功模拟出颌面部三个部位受到相同条件冲击波作用时,颌面骨骨折的动态过程、颅底部应力分布及传导情况。结论:1.当颌面部不同部位受到爆炸冲击波时,应力集中区出现的部位不仅与颅底结构有关,也与应力传导途径有关。2.利用FEM可以有效地模拟颌面部爆炸伤的致伤过程,为研究颌面部爆炸伤造成颅底继发损伤的损伤机制提供了重要研究方法。3.本研究所建立的爆炸伤模型仅考虑爆炸冲击波的致伤作用,并未考虑其他致伤因素,所以对爆炸伤的模拟还有很大欠缺,需要在日后的研究中继续完善和改进。
庄江惠[6]（2018）在《虚实结合的侧脑室穿刺手术模拟系统研发》文中研究表明侧脑室穿刺引流（External Ventricular Drain,EVD）又称脑室造口术或室外引流,是神经外科临床中常用的手术方法之一,也是医生必须熟练掌握的基本技能,可用于治疗多种颅内疾病。成功实施穿刺的关键在于在正确位置准确地一次性置管,而反复多次的置管势必增加患者颅内出血、感染以及神经损伤等并发症发生的几率,对脑组织造成长期或永久性的伤害,严重者甚至危及患者生命。因此,对于神经外科医生,特别是年轻医生,尽快熟练掌握穿刺技巧显得尤为重要。目前进行侧脑室穿刺训练的途径主要采用尸体训练、虚拟现实模拟系统或实际手术中的口授与操作示范。但是,尸体保存技术改变了脑组织的触觉特性,脑室系统容易扭曲、坍塌,与患者真实颅内情况存在差别。在计算机虚拟现实系统下进行的手术训练,其真实感不足,无法模拟颅内压力环境,模拟过程与临床操作过程存在较大区别,训练效果非常有限。而由上级医生进行口授与操作示范,年轻医生在实际手术中经验积累较慢,这必然会增加病人的手术风险。因此,为了有效提升手术医师的侧脑室穿刺技能,研发了虚实结合的神经外科侧脑室穿刺手术模拟系统,主要研究内容如下:首先,针对医学中单一模态数据信息不完整的问题,提出了一种基于人体脑部CT图像与MRI图像融合的颅脑三维模型重建方法,有效结合两种模态数据的各自优势,建立了融合多信息的颅脑三维模型。其次,基于已重构的颅脑三维模型进行模块化设计,通过3D打印方法并结合快速模具制造技术,利用水凝胶浇注成型制作脑组织模型,最后完成了多色彩、多材质、近乎真实的颅脑实物模型制作,克服了目前大多数模型材料单一、真实感不足的问题。另外,从硬件、软件设计两方面出发,硬件设计主要包括各个元器件选型和相应的电路设计,软件设计包括以单片机为核心的下位机软件和基于LabVIEW的上位机软件设计,最终搭建了颅内压监测与自动控制系统,实现对颅内压的实时监测、数据记录以及不同颅内压力环境的模拟。最后,基于Unity 3D和Vuforia SDK设计开发了移动式增强现实手术定位辅助系统,利用移动终端将虚拟信息覆盖到真实场景中,实现了颅脑虚拟组织结构模型与实物模型相互叠加的虚实结合视觉效果,从而完成了整套神经外科侧脑室穿刺手术模拟系统的研究与开发。
张晓健[7]（2018）在《放射源重建及其在增强现实中的三维显示》文中认为随着核能源与核技术在军事、核电、医疗、研究等领域的广泛使用,每年会产生大量不同类型的放射性废物。实现放射性废物的分布位置和剂量的快速准确测定,对核设施的安全运行、放射性废物评估和处理有重要的意义。针对在实际放射源测量中只能获得较少的伽马相机投影数据,重建结果展示中缺少放射源容器或放射性环境场景的表面结构形态,以及移动式的伽马相机的位置和角度测定困难等问题,提出固定式放射源检测系统及移动式放射源检测系统两种放射源检测方案。固定式放射源检测系统用于容器内放射源的检测及容器表面模型的三维重建,移动式放射源检测系统用于离散放射源的检测及放射源环境场景模型的三维重建。放射源检测系统由放射源断层成像和立体视觉重建及定位两部分组成。针对稀疏角度下的投影数据,提出使用基于压缩感知的稀疏迭代重建技术实现桶内黑体放射源的三维分布定量重建。通过对桶内模拟放射源与真实放射源两组投影数据的重建,结果表明迭代重建模型能够在稀疏投影条件下精确重建出桶内放射源的三维位置、形状及相对强度等信息,可以实现桶内放射源的定量三维重建。本研究提出采用基于计算机视觉方法重建放射源的容器模型或放射源环境场景模型,实现放射源的容器模型轮廓或环境场景轮廓与放射源的位置、形状、相对强度等的融合显示,同时对于移动式的检测系统,通过立体视觉技术估计双目相机运动轨迹,完成伽马相机的间接测量。结果表明立体视觉算法可以实现放射源容器或环境场景的重建及三维渲染显示,可以完成放射源容器轮廓或场景轮廓与模拟放射源的三维混合显示。对于移动式检测系统,可以解算出双目相机的真实位置及旋转角度,完成放射源重建系统与立体视觉系统的多模态融合。本研究解决了放射源重建中投影稀疏问题,首次提出放射源断层成像与立体视觉成像的融合技术,在放射源的检测中有重要的工程应用价值。
吴丽[8]（2017）在《基于CT图像的损伤骨骼三维重构方法研究》文中研究表明在计算机功能不断强大下,医学影像学得到了大力发展。该技术在生物医学领域方面取得了很大成就,并在临床诊断中占据着重要的地位。虽然计算机断层图像能够反映病灶信息,但是单张CT图像往往不能为医生提供充足的诊断信息,对医生经验的依赖性很大,需要医生在脑海中重建三维结构,依据主观意识对病理信息进行分析及判断,容易忽略掉有用的信息。尤其一些比较隐匿性的病灶信息,会造成误诊甚至会错过最佳治疗时机,基于CT医学图像三维可视化技术能够为医生的精确诊断和治疗提供技术保障。一方面,序列CT图像三维重建为临床诊断提供丰富、直观的医学图像三维模型信息,从而能够辅助医生获得病变组织或者器官综合信息。另一方面,在虚拟环境下,三维结构体能够用作模拟手术的实验对象,从而有利于规划合理的治疗方案。本文对损伤骨骼序列CT图像的重构进行重点研究,具体内容如下:1.根据序列CT图像的特点,首先选取双边滤波作用在CT图像上,实现去除噪声并保留CT图像细节信息目的。然后针对序列CT图像病灶位置定位的问题,通过采用基于形态学的黑帽运算和自适应Canny边缘检测方法相结合,实现了损伤CT图像病灶位置自动提取并标记。2.采用互信息度、模糊梯度及边缘方差相似测度相结合方法建立代价函数,通过Powell优化搜索方法,能够快速地确定几何变换参数,从而使代价函数达到最优解。该方法不仅解决误配准,还提升了计算效率。3.在三维重建过程中,重点研究了CT图像间配准和插值的技术问题。在此基础上,使用光线投射算法实现了三维重建,且对重建后三维模型进行定性及定量地评价。实验结果表明在光线投射算法中应用改进的配准代价函数能够有效地建立组织或者器官的三维模型。
李爽[9]（2016）在《计算机辅助的颅颌面修复系统研究》文中研究指明颅颌面缺损是常见的颜面缺损之一,不仅给患者造成生理功能上的缺失,还会因为容貌的损毁给患者带来严重的心理障碍。因此,临床上常常要进行颅颌面的修复。亦即,借助赝复体对患者的缺损部位进行修复。在进行此类修复时,美观性与可靠性是需要考虑的两个重要因素。因此,如何获取一个美观、合适的颅颌面赝复体以及如何稳固、安全地将赝复体固定在脸部成为颅颌面修复手术必须考虑的关键问题。为了解决颅颌面修复手术中的这些临床问题,本文发展了基于CT影像的计算机辅助颅颌面修复系统。在该系统中,主要实现了如下一些功能:（1）颅颌面赝复体三维模型的获取:本文根据人脸部解剖结构的镜像对称特性,通过从患者CT数据中重构患者面部的三维模型,以及对模型上的正常眼睛部位曲面片的交互切割,得到修复所需的合适的颅颌面赝复体三维模型。本文中特别引入了两种不同的、易操作的方法进行曲面的交互切割。（2）颅颌面修复结果的仿真:赝复体三维模型可以输出后3D打印生成赝复体。基于本文的系统,也可以利用该模型在修复手术前进行修复结果的仿真,供医生及患者在术前评价、选择。（3）颅颌面赝复体种植手术的术前规划:赝复体通常用种植钉固定在患者缺损处,但是种植手术前需要评估手术的安全性、可靠性以及选择合适的种植角度、深度及种植钉的直径。本文提供了进行这些术前评估的辅助分析系统,特别是提供了种植体的虚拟植入功能,供医生直观地判断所选择的种植方案的可行性。本文所发展的系统集赝复体三维模型设计、颅颌面修复结果仿真与赝复体种植手术术前规划于一体,为临床医生进行相关手术提供了一个极为安全、有效、可靠的计算机辅助系统。本系统已经过真实临床数据的测试,表明了该系统在临床上的有效性和可接受性。作为颅颌面修复的计算机辅助系统技术的进一步扩展应用,相关技术也被进一步发展用于义耳修复的计算机辅助系统中。为安全、可靠的义耳修复手术提供了保障。
曹冯秋[10]（2015）在《颅脑磁感应断层成像反投影迭代重建方法研究》文中认为颅脑磁感应断层成像技术（BMIT）采用磁场作为激励源可有效避免射线对人体头部的损害，此外该技术还可以对脑组织的功能代谢进行成像且具有非接触的特点，可以满足连续长时间监测病灶的临床要求。图像重建算法的改进是推动颅脑磁感应断层成像技术早日应用于临床的关键。本文在分析研究现有的颅脑磁感应断层成像重建算法的基础上，设计出了一套反投影迭代重建方法。本文首先介绍了反投影迭代重建方法的设计思路，给出基于不同投影路径长度及重建单元位置敏感性加权的反投影矩阵计算方法，并通过设置理想条件数D来修正Hessian矩阵，进而改善重建过程的病态程度。其次，在反投影迭代算法的实现中，将不同剖分模型求解正问题的计算结果与商用软件对比，选出计算结果更精确的正问题计算模型并作为逆问题的重建模型。将正问题计算结果经标准化处理和位置信息修正后作为待重建数据，用于反投影迭代算法中。并通过图像处理技术提取CT图像中颅骨边界信息，使重建结果具有真实颅脑边界外形，并通过脑组织电导率的先验信息修正重建图像。最后，通过仿真脑叶出血设计不同成像实验，结果表明利用本文提出的反投影迭代方法重建的图像具有较高分辨率，能够准确反映成像区域内出血扰动目标的大小及位置信息，且扰动目标轮廓清晰，算法具有一定的抗噪性，为颅脑磁感应断层成像技术应用于临床监护奠定了基础。
二、从CT断层图像重建颅骨的三维表面（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、从CT断层图像重建颅骨的三维表面（论文提纲范文）
（1）基于深度神经网络的颅面检索方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 颅骨检索国内外研究现状 |
| 1.2.2 复原面貌检索国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 文章组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 颅面数据预处理 |
| 2.1 颅面CT数据的采集与重建 |
| 2.1.1 颅面CT数据采集 |
| 2.1.2 颅面CT数据重建 |
| 2.2 颅面数据坐标校正和归一化 |
| 2.2.1 法兰克福坐标校正 |
| 2.2.2 颅面数据归一化 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于混合域注意力机制网络的颅骨检索 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 颅骨数据采集与处理 |
| 3.3 改进的混合域注意力机制网络 |
| 3.3.1 卷积神经网络概述 |
| 3.3.2 图像注意力机制 |
| 3.3.3 改进的网络结构 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 模型训练策略 |
| 3.4.2 颅骨检索实验结果与对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度神经网络的复原面貌相似性度量 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 复原面貌图像采集与处理 |
| 4.3 改进的Inception卷积神经网络 |
| 4.3.1 批归一化处理 |
| 4.3.2 改进的Inception网络结构和网络参数 |
| 4.3.3 主成分分析 |
| 4.4 实验结果与对比分析 |
| 4.4.1 实验设计 |
| 4.4.2 评价方法和评价指标 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于深度神经网络的复原面貌检索 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 改进的Inception V3 卷积神经网络 |
| 5.2.1 局部二值模式 |
| 5.2.2 K近邻算法 |
| 5.2.3 改进的Inception V3 卷积神经网络结构和网络参数 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 实验设计 |
| 5.3.2 评价方法与评价指标 |
| 5.3.3 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 颅面检索系统设计与实现 |
| 6.1 系统流程及功能模块 |
| 6.1.1 系统流程图 |
| 6.1.2 系统功能模块图 |
| 6.2 系统开发与实现 |
| 6.2.1 系统开发环境和运行环境 |
| 6.2.2 系统实现 |
| 6.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 本文总结 |
| 完成的主要工作 |
| 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）CT图像肺动脉分割和容积计算方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 论文主要内容以及创新点 |
| 1.4 论文结构框架 |
| 第二章 CT图像预处理方法研究 |
| 2.1 CT数据的获取 |
| 2.2 CT数据的转换 |
| 2.2.1 CT数据的传统转换方法 |
| 2.2.2 基于自适应窗位和窗宽的CT数据转换方法 |
| 2.3 基于Hessian矩阵的图像预处理方法 |
| 2.3.1 CTPA图像预处理的必要性分析与实现思路 |
| 2.3.2 Hessian矩阵的意义 |
| 2.3.3 基于Hessian矩阵的肺动脉与上腔静脉的分离方法 |
| 2.4 CT图像预处理实验结果及分析 |
| 2.4.1 基于自适应窗位和窗宽的图像转换实验结果分析 |
| 2.4.2 基于Hessian矩阵的肺动脉与上腔静脉的分离实验结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 肺动脉分割方法研究 |
| 3.1 主动轮廓模型原理及其存在的问题 |
| 3.1.1 传统主动轮廓模型原理 |
| 3.1.2 GVF主动轮廓模型原理 |
| 3.1.3 CV主动轮廓模型原理 |
| 3.1.4 基于主动轮廓模型的肺动脉分割方法存在的问题 |
| 3.2 基于GVF-CV模型的肺动脉分割方法 |
| 3.2.1 初始轮廓的选取方法 |
| 3.2.2 感兴趣区域的获取 |
| 3.2.3 非单一目标的分离与分割 |
| 3.3 基于自适应种子点的区域生长法 |
| 3.3.1 种子点的选取方法 |
| 3.3.2 种子点选取方法的有效性分析 |
| 3.3.3 基于种子点和已分割得到区域的区域生长 |
| 3.4 基于目标边缘跟踪的整体肺动脉树分割方法 |
| 3.5 肺动脉分割实验结果及分析 |
| 3.5.1 实验条件与实验数据 |
| 3.5.2 方法验证及结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于改进体素累积法的肺动脉容积计算方法研究 |
| 4.1 基于像素统计法的肺动脉容积计算方法 |
| 4.2 传统的基于MC算法的容积计算方法 |
| 4.2.1 MC算法原理 |
| 4.2.2 基于MC算法的传统容积计算方法——体素累积法 |
| 4.3 基于改进体素累积法的肺动脉容积计算 |
| 4.3.1 三维目标表面体素的类别判定 |
| 4.3.2 三维目标表面体素的体积求取 |
| 4.3.3 基于改进体素累积法的肺动脉容积计算流程 |
| 4.4 肺动脉容积计算实验分析 |
| 4.5 肺栓塞病情评价实验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 研究成果总结 |
| 5.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（3）医学CT图像的三维可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 应用价值 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 2 医学图像的预处理及分割 |
| 2.1 图像的获取 |
| 2.2 医学图像的预处理 |
| 2.3 图像的分割 |
| 2.4 体数据的封装 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 医学图像的三维重建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 光学模型 |
| 3.3 空间几何变换 |
| 3.4 移动立方体算法 |
| 3.5 光线投射算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于MATLAB的仿真实现 |
| 4.1 图像采集 |
| 4.2 改进的图像插值 |
| 4.3 图像分割 |
| 4.4 三维重建 |
| 4.5 两种算法的比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于多投影的真三维立体显示 |
| 5.1 旋转体扫描技术 |
| 5.2 真三维立体显示系统概述 |
| 5.3 坐标转换 |
| 5.4 平面旋转显示屏的真三维显示系统仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于多排CT血管造影的三维重建后处理技术对颅内肿瘤和动脉瘤手术效果的辅助作用（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（5）颌面部爆炸伤造成颅底继发损伤三维有限元仿真模拟实验研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 英文摘要 |
| 中文摘要 |
| 第一章 前言 |
| 第二章 人颅颌面部三维实体模型的建立 |
| 2.1 实验材料与方法 |
| 2.2 结果 |
| 2.3 讨论 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 人颌面部爆炸伤三维有限元模型的建立 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.2 结果 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 颌面部爆炸三维有限元模型的仿真模拟及生物力学分析 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.2 结果 |
| 4.3 讨论 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 文献综述 有限元分析在口腔医学中的应用 |
| 参考文献 |
| 课题相关科研成果及论文发表情况 |
| 致谢 |
（6）虚实结合的侧脑室穿刺手术模拟系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 论文所涉及关键技术的研究现状 |
| 1.2.1 多模态数据融合技术研究现状 |
| 1.2.2 3D打印技术在医学方面的应用 |
| 1.2.3 增强现实技术在医学中的研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及组织结构 |
| 1.4 论文创新之处 |
| 第二章 基于多模态数据融合的颅脑三维模型重建方法 |
| 2.1 多模态数据融合方法 |
| 2.2 颅脑三维模型建模方法 |
| 2.2.1 人体组织器官的建模方法 |
| 2.2.2 基于逆向工程的三维建模软件介绍 |
| 2.3 基于CT和MRI图像融合的颅脑三维模型重建方法 |
| 2.3.1 数据获取 |
| 2.3.2 图像预处理技术 |
| 2.3.3 CT与MRI图像配准方法 |
| 2.3.4 CT与MRI图像融合方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 颅脑解剖模型的数字化设计与实物制造方法 |
| 3.1 颅脑解剖模型的设计 |
| 3.2 实物模型的3D打印制作 |
| 3.2.1 3D打印工艺的选择 |
| 3.2.2 实物模型的3D打印 |
| 3.3 结合快速模具技术制造脑组织实物模型 |
| 3.3.1 脑组织浇注模具设计与制作 |
| 3.3.2 侧脑室嵌件设计与制作 |
| 3.3.3 脑组织实物模型制作 |
| 3.4 仿真材料与脑组织力学性能的相似性验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 颅内压监测与控制系统的设计与实现 |
| 4.1 颅内压监测与控制系统的总体设计方案 |
| 4.1.1 系统实现的目标及主要功能 |
| 4.1.2 系统整体方案设计 |
| 4.2 系统的硬件设计 |
| 4.2.1 液压传感器选型 |
| 4.2.2 电压信号变送器 |
| 4.2.3 微控制器 |
| 4.2.4 A/D转换模块 |
| 4.2.5 串口通信模块 |
| 4.2.6 液晶显示模块 |
| 4.2.7 电源模块 |
| 4.3 单片机软件设计 |
| 4.3.1 主程序 |
| 4.3.2 数据采集子程序 |
| 4.3.3 LCD12864显示子程序 |
| 4.3.4 按键子程序 |
| 4.4 基于LabVIEW的上位机软件设计 |
| 4.4.1 LabVIEW软件概述 |
| 4.4.2 上位机软件各功能模块的构建 |
| 4.4.3 上位机软件整体实现 |
| 4.5 系统实物图以及测试结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于移动增强现实的手术引导技术研究 |
| 5.1 增强现实中的关键技术 |
| 5.1.1 显示技术 |
| 5.1.2 摄像机标定 |
| 5.1.3 跟踪注册 |
| 5.2 基于Unity3D的移动AR手术定位实现 |
| 5.2.1 开发平台与工具 |
| 5.2.2 开发流程 |
| 5.2.3 标识物图片制定 |
| 5.2.4 Unity3D场景搭建 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、攻读学位期间参与的科研项目和成果 |
（7）放射源重建及其在增强现实中的三维显示（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 放射源重建的研究现状及进展 |
| 1.2.2 三维表面重建的研究现状及进展 |
| 1.2.3 放射源检测中多模态图像融合的研究现状及进展 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 |
| 第2章 γ放射源检测成像设备的系统设计 |
| 2.1 检测器 |
| 2.2 双目光学摄像头 |
| 2.3 采集装置驱动系统 |
| 2.4 电子学线路及支架 |
| 2.5 影像处理及重建系统 |
| 2.6 显示交互装置 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 桶内放射源的三维重建 |
| 3.1 γ放射源检测成像系统的数学描述 |
| 3.2 γ放射源投影图像预处理 |
| 3.3 迭代重建算法 |
| 3.3.1 MLEM算法 |
| 3.4 基于全变差稀疏投影重建 |
| 3.4.1 稀疏重建描述 |
| 3.4.2 稀疏投影 |
| 3.4.3 全变差最小化 |
| 3.5 三维重建图像后处理 |
| 3.6 本章实验 |
| 3.6.1 实验的设计 |
| 3.6.2 实验结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于立体视觉的三维场景重建 |
| 4.1 针孔相机成像的数学模型 |
| 4.2 双目立体视觉重建原理 |
| 4.3 图像采集与相机标定 |
| 4.3.1 图像的采集 |
| 4.3.2 相机的标定 |
| 4.4 图像矫正与极线矫正 |
| 4.5 特征点检测与匹配 |
| 4.5.1 尺度空间的生成 |
| 4.5.2 尺度空间极值检测 |
| 4.5.3 关键点精确定位 |
| 4.5.4 关键点方向分配 |
| 4.5.5 关键点描述子的生成 |
| 4.5.6 SIFT特征向量的匹配 |
| 4.6 三维点云重建 |
| 4.7 三维点云融合显示 |
| 4.7.1 点云的粗匹配和融合 |
| 4.7.2 点云精匹配和融合 |
| 4.7.3 点云三角化和渲染贴图 |
| 4.8 本章实验 |
| 4.8.1 实验平台搭建 |
| 4.8.2 图像获取与重建 |
| 4.8.3 实验结果讨论 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 多模态融合及增强现实显示 |
| 5.1 相机位置的标定 |
| 5.2 重建结果的增强显示 |
| 5.2.1 面片栅格化 |
| 5.2.2 模型表面与放射源的融合显示 |
| 5.3 本章实验 |
| 5.3.1 相机定标结果 |
| 5.3.2 重建显示结果 |
| 5.3.3 实验结果讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
| 致谢 |
（8）基于CT图像的损伤骨骼三维重构方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外相关技术研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 未来发展趋势 |
| 1.2.4 三维可视化关键技术 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第2章 二维图像预处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 CT图像的基本概念 |
| 2.2.1 CT图像特点 |
| 2.2.2 体素和像素 |
| 2.2.3 CT值 |
| 2.3 CT图像预处理 |
| 2.3.1 CT图像降噪 |
| 2.3.2 CT图像分割算法 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 CT图像病变位置定位 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 边缘检测算法 |
| 3.3 数学形态学理论 |
| 3.3.1 二值形态学 |
| 3.3.2 灰度形态学 |
| 3.4 改进算法原理 |
| 3.5 改进算法实现 |
| 3.5.1 形态学中的黑帽运算 |
| 3.5.2 改进的Canny边缘检测算子 |
| 3.6 实验结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 序列CT图像三维重建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 医学图像层间配准 |
| 4.2.1 医学图像配准的原理 |
| 4.2.2 医学图像基本几何变换 |
| 4.2.3 基于灰度统计特性配准算法 |
| 4.2.4 基于形状特征配准算法 |
| 4.3 图像插值技术 |
| 4.3.1 基于灰度插值算法 |
| 4.3.2 基于形状插值算法 |
| 4.3.3 基于小波变换插值算法 |
| 4.4 面绘制算法 |
| 4.5 体绘制算法 |
| 4.6 改进算法原理 |
| 4.7 改进算法实现 |
| 4.7.1 基于改进代价函数的图像间配准 |
| 4.7.2 相邻图像间自适应插值算法 |
| 4.8 实验结果与分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（9）计算机辅助的颅颌面修复系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 |
| 1.3 医学图像三维重建 |
| 1.4 本文的主要内容与章节安排 |
| 第二章 基于体切割的颅颌面赝复体模型生成与修复仿真 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于体切割的健侧颅颌面赝复体模型生成 |
| 2.2.1 生成二值化掩膜图像 |
| 2.2.2 坐标变换 |
| 2.2.3 标记特定体元 |
| 2.2.4 健侧颅颌面赝复体模型的生成 |
| 2.3 赝复体模型的对称处理与修复仿真 |
| 2.4 实验结果分析与讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于面切割的颅颌面赝复体模型生成与修复仿真 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于面切割的健侧颅颌面赝复体模型生成 |
| 3.2.1 基于平面的三角面片切割 |
| 3.2.2 切割柱体的构建 |
| 3.2.3 面切割算法的实现 |
| 3.3 基于视觉反馈的颅颌面赝复体模型生成与修复仿真 |
| 3.4 实验结果分析与讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 颅颌面赝复体种植手术的术前规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于四元数的插值 |
| 4.3 传统的三类虚拟剖切面 |
| 4.3.1 第一类虚拟剖切面 |
| 4.3.2 第二类虚拟剖切面 |
| 4.3.3 第三类虚拟剖切面 |
| 4.4 虚拟剖切面重建算法的改进 |
| 4.4.1 标记点的植入与交互调整 |
| 4.4.2 采样点处剖切方向的确定 |
| 4.5 种植体的植入与虚拟仿真 |
| 4.6 实验结果分析与讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 计算机辅助的颅颌面修复系统在义耳修复中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 义耳赝复体模型的生成与修复仿真 |
| 5.3 义耳赝复体种植手术的术前规划 |
| 5.4 实验结果分析与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（10）颅脑磁感应断层成像反投影迭代重建方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 脑部疾病及现有检测方法 |
| 1.2 脑磁感应断层成像技术(BMIT) |
| 1.2.1 脑磁感应断层成像技术的研究背景 |
| 1.2.2 脑磁感应成像重建方法的研究意义 |
| 1.3 脑组织电磁特性的基础研究 |
| 1.4 BMIT 重建算法的国内外研究现状 |
| 1.5 本文研究的主要内容及结构安排 |
| 第2章 脑磁感应断层成像理论研究 |
| 2.1 颅脑磁感应成像技术原理 |
| 2.2 BMIT 正问题的基础理论研究 |
| 2.2.1 BMIT 正问题研究 |
| 2.2.2 BMIT 正问题数学模型 |
| 2.2.3 BMIT 正问题的节点有限元求解 |
| 2.3 BMIT 逆问题的理论研究 |
| 2.4 BMIT 图像重建算法 |
| 2.4.1 磁力线反投影重建算法 |
| 2.4.2 迭代类重建算法 |
| 2.4.3 两种重建算法的优缺点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 反投影迭代重建方法研究 |
| 3.1 BMIT 反投影迭代方法的提出 |
| 3.2 反投影迭代重建算法的设计 |
| 3.2.1 算法设计思路 |
| 3.2.2 反投影矩阵的计算 |
| 3.2.3 迭代过程病态程度的改善 |
| 3.3 反投影迭代重建方法的实现 |
| 3.3.1 重建单元模型研究 |
| 3.3.2 待重建数据的预处理 |
| 3.3.3 算法实现过程 |
| 3.4 二维圆域模型仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 颅脑磁感应断层成像重建结果分析 |
| 4.1 颅脑组织结构及电导率信息 |
| 4.1.1 颅脑的组织结构 |
| 4.1.2 脑组织电导率信息 |
| 4.2 具有真实颅脑外形的重建模型 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.3.1 不同电导率的单目标重建 |
| 4.3.2 不同出血位置的单目标重建 |
| 4.3.3 不同出血量的单目标重建 |
| 4.3.4 多目标重建 |
| 4.4 算法性能评估 |
| 4.4.1 算法抗噪性能分析 |
| 4.4.2 重建图像质量评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
四、从CT断层图像重建颅骨的三维表面（论文参考文献）
- [1]基于深度神经网络的颅面检索方法研究[D]. 赵尚豪. 西北大学, 2020(02)
- [2]CT图像肺动脉分割和容积计算方法研究[D]. 郭昕. 北京化工大学, 2020(02)
- [3]医学CT图像的三维可视化研究[D]. 董玉莹. 山东科技大学, 2019(05)
- [4]基于多排CT血管造影的三维重建后处理技术对颅内肿瘤和动脉瘤手术效果的辅助作用[D]. 王伟. 昆明医科大学, 2019(06)
- [5]颌面部爆炸伤造成颅底继发损伤三维有限元仿真模拟实验研究[D]. 周旭华. 中国人民解放军陆军军医大学, 2019(03)
- [6]虚实结合的侧脑室穿刺手术模拟系统研发[D]. 庄江惠. 福州大学, 2018(03)
- [7]放射源重建及其在增强现实中的三维显示[D]. 张晓健. 北京理工大学, 2018(07)
- [8]基于CT图像的损伤骨骼三维重构方法研究[D]. 吴丽. 河南科技大学, 2017(03)
- [9]计算机辅助的颅颌面修复系统研究[D]. 李爽. 上海交通大学, 2016(03)
- [10]颅脑磁感应断层成像反投影迭代重建方法研究[D]. 曹冯秋. 沈阳工业大学, 2015(07)