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在过去的二十多年中,医学影像可以说是医疗领域发展最为迅速的技术之一。因为医学影像技术的诞生,医务人员对人体组织结构的观察从不可能到可能,而随着医学影像技术的不断发展与进步,能够实现对病变部位更清晰和更直接的观察,由此带来的诊断当然准确率不断攀高。作为医学影像技术的发展根基,医学图像处理技术引领着医疗技术走向更为成熟的应用。本文以基于VR的医学图像处理与分析系统为题,以保证系统实时性为目标,重点研究了虚拟现实技术,并对医学图像处理中各相关技术进行了研究,主要包括图像预处理技术、图像分割技术和三维重建技术,在此基础上设计实现了基于VR的医学图像处理与分析系统,并对系统核心应用病变区域识别进行了更为深入的研究。本文的主要研究内容及创新点在于以下三个方面:首先,对医学图像处理涉及的相关技术进行了研究,包括图像预处理技术、图像分割技术及三维重建技术,并对其中涉及的经典算法进行了横向评估。在此基础上研究了虚拟现实技术的原理及相关实现途径。其次,针对膀胱肿瘤的特点和实时性目标,研究了目前广泛应用于病变识别的神经网络算法和支持向量机,针对它们各自的缺陷提出基于LS-SVM的病变区域识别算法,并实验加以验证。最后,结合实时性目标和医学图像处理技术及虚拟现实技术的学习研究,完成了基于VR的医学图像处理与分析系统设计,实现了系统关键模块VR成像和VR交互,并对本系统核心应用之一的病变区域识别模块进行了研究与示例。