导读:本文包含了医学图像可视化系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:直接体绘制,全局光照,纤维可视化,GPU渲染
医学图像可视化系统论文文献综述
孙文杰[1]（2015）在《医学图像的叁维可视化系统研究》一文中研究指出医学可视化是现代可视化中一个非常重要的领域,也是当今研究最为热门的可视化领域。直接体绘制技术因其能够有效的展示叁维体结构和体细节而被广泛的应用在可视化领域中,促进了医学可视化的进步与发展。随着计算机硬件水平的快速提高,特别是可编程图形显卡处理能力的提升,一系列基于GPU快速计算的体绘制方法应运而生,更加快速有效的展示叁维数据场的内部结构。反过来,更高的科研要求也促使着更有效的体绘制技术来满足实际需求,有效的光照能够帮助提升绘制结果,丰富绘制图像的内容。目前,已有多个体绘制综合系统,它们已集成了多种体绘制算法,能够满足常规的绘制要求。全局光照技术通过模拟光线的折射、反射和焦散等效果能够极大提高绘制质量,而因其计算成本高昂而很少被运用;有关脑神经纤维医学数据的研究对神经医学也有着重要的作用,扩充现有的体绘制平台使其支持非切片数据格式的纤维数据可视化显得十分必要。为了增强医学体数据的绘制效果,添加对脑纤维神经的绘制功能,本文对此做了一定的探索和研究,利用图形显卡硬件优势,实现基于GPU的光线投射算法,提高图像绘制效率,接着实现相关体绘制算法,支持图像的简单交互,然后实现全局光照功能,更详细的表达体数据内部信息,也完成脑神经纤维的绘制与优化。(1)实现基于GPU光线投射算法,集成其他相关体绘制算法。为了提高绘制效率,本文采用GLSL完成基于GPU光线投射算法,加快绘制速度。在这基础上,完成相关体绘制算法的集成,能够支持多种不同绘制算法,用户能够对绘制结果进行简单交互,有助理解体信息。(2)全局光照功能。通过模拟光线反射、折射效果,计算体空间中的能量粒子,然后融合到光线累计中,将光照效果呈现在绘制中。每当调节传输函数,将重新计算粒子能量,最后绘制新结果。对比绘制结果,添加有全局光照的图像更加有深度信息,图像明暗度增强,体细节丰富,提升了绘制图像的质量。(3)脑纤维的绘制。为了集成医学脑纤维数据的绘制功能,本文依据纤维体素的坐标属性绘制出纤维图像。纤维数据是一组节点序列,节点包含有纤维体素的坐标属性,依次连接相邻节点拟合出整条纤维,实现脑纤维的可视化。由于在跟踪纤维过程中存在跟踪错误,为了提高绘制结果的可靠性,依据纤维的均方误差,剔除可靠性较低部分,重新绘制,得到置信度较高的纤维绘制结果。(4)医学可视化系统实现。本文采用了OpenGL、GLSL等开发包实现光线投射算法,并采用Qt快速搭建系统界面。本系统采用叁层框架结构,集成了相关的体绘制算法,并添加有全局光照模块,支持脑纤维的绘制和优化。系统是基于模块实现的,具有很好的可扩展性,方便后期系统维护与升级。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2015-04-15）
鲜锟[2]（2015）在《什邡市人民医院医学图像叁维可视化系统的构建》一文中研究指出在信息化大数据时代,医学影像的标准化和数字化已经成了必然趋势,医学影像信息系统(PACS)已经成为医生对医疗影像信息进行分析和处理进而给出诊断信息的重要工具和构建数字化医院的基本元素。PACS系统中海量的医学图像数据使得PACS系统核心组成部分图像处理模块显得尤为重要,研究和实现高性能的图像处理模块可以增强PACS系统的图像处理效果,提高医生的工作效率并改善医疗诊断水平,为医院信息化建设做出贡献。同时国内外有关专家一直高度重视医学图像的图像处理技术,因此对PACS系统中的图像处理技术的研究和实现有较大的实际应用意义和学术研究价值。本文主要研究和实现了PACS系统中的图像处理模块,包括传统图像和DICOM图像的处理。论文首先介绍了PACS系统、应用于PACS系统的传统数字图像处理技术以及DICOM标准的详细格式和解读方法,然后在此基础上完成了两大功能模块:1)基于GDI+的传统图像处理模块,实现了图像锐化、改变亮度对比度、图像反色、伪彩色、插入对象、选区操作、几何变换与测量以及使用命令模式实现对以上动作的撤销和重做等功能,同时改进选区判断算法,提高了在对选区进行锐化、反色等图像处理操作的速度;2)基于Leadtools的DICOM图像处理,包括DICOM图像的放大缩小、窗宽窗位调节、图像反色、图像合成以及叁维重建等功能。通过在实际的PACS系统中运行测试,结果表明本文所实现的图像处理模块具有较高的运行效率和良好的开放扩展性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-04-01）
李健壮,鲍苏苏,高旋辉,邱文超[3]（2013）在《基于Android和VTK的医学图像可视化系统设计与实现》一文中研究指出提出一种基于Android开发平台的医学图像可视化系统,该系统基于面向对象方法设计了功能强大的可视化类库Visualization Toolkit(VTK)。首先介绍整个系统结构框架,然后详细分析各个模块的设计与实现,最后在真实设备上进行测试。该系统实现了对常用医学图像Digital Imaging and Communications in Medicine(DICOM)数据和Stereolithography(STL)数据进行可视化和简单交互。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2013年08期）
洪歧,王力[4]（2013）在《叁维医学图像可视化系统中不同数据源的读取》一文中研究指出针对当前多种图像数据源的现状,本文首先对常见的BMP、JPEG、DICOM叁种不同数据源存储结构进行了深刻分析,然后有效地将叁种不同数据源与我们自己研发的"叁维医学图像可视化系统"所需结构相对应,从而使本系统从单一的裸数据源扩大到更大的识别范围。(本文来源于《陕西理工学院学报(自然科学版)》期刊2013年02期）
李振伟,张建国,杨晓利[5]（2013）在《多模医学图像多维可视化技术研究与系统设计》一文中研究指出采用VS2008开发工具和VTK开源代码,设计了一个多模医学图像多维可视化系统,对CT、MR、PET和SPECT等体层图像进行多平面重建(MPR)、间接体绘制(IVR)、最大密度投影(MIP)、直接体绘制(DVR)和曲面重组(CPR)。测试结果表明,系统性能稳定,提供的多种可视化方式能为不同医生阅读不同模式的医学图像提供便利;在叁维重建时,系统最大能处理的CT切片数量可达2000幅以上,重建速度和重建质量均能满足临床要求。(本文来源于《中国医疗器械杂志》期刊2013年02期）
李国鹏[6]（2013）在《基于浏览器的医学图像可视化系统研究》一文中研究指出医学图像的可视化技术在辅助诊断以及医学研究领域有着重大意义,但其往往与大型的硬件设备和复杂的软件联系在一起,这很大程度上制约了医学图像分析与处理平台的发展,降低了医学工作者诊断的速度。随着互联网技术的发展,越来越多互联网应用的出现改变了人们对传统本地软件的依赖,通过对成熟的本地医学图像平台(比如3D Slicer)以及互联网技术HTML5以及WebGL (Web Graphics Library)的研究,本文设计实现了基于浏览器的轻量型医学图像可视化系统。本文的研究内容主要有以下几个方面：1.研究了医学图像数据以及可视化方法：面绘制和体绘制,浏览器端实现医学图像可视化功能以此为基础。2.研究了基于HTML5和WebGL的浏览器可视化技术。提出了基于浏览器的医学图像可视化系统的方案,该方案包括两个部分：医学图像数据的获取和医学图像数据在浏览器端的分析与处理。3.使用医学图像处理平台3D Slicer作为获取医学图像数据的平台,3D Slicer基于模块实现相应的功能,在研究了3D Slicer模块扩展机制的基础上使用Python脚本语言进行医学图像数据导出模块的开发。4.医学图像数据的分析与可视化在浏览器端进行,根据数据处理的流程,将浏览器端的处理过程分为以下几步：数据获取、数据分析以及数据绘制。除此之外,还对交互功能做了开发。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2013-03-30）
李伟波,鲍苏苏,李健壮[7]（2012）在《基于Web医学图像可视化系统应用研究》一文中研究指出介绍一种自主开发的基于Web的医学图像可视化系统,并对相关技术细节进行详细分析。该系统接收用户上传的基础数据,专业人员将处理好的数据发送到服务器后,用户可以在系统上在线阅片、叁维可视化、专家诊断以及手术操作在线指导。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2012年07期）
陈珠超,杨露斯[8]（2011）在《基于VTK和QT的医学图像叁维可视化分析系统》一文中研究指出传统上,医生需要对见到的二维医学图像通过大脑想象还原出患者的叁维结构,很大程度上依赖于医生的临床经验,缺乏直观性和准确性。对此,以可视化类库VTK为基础,在windows平台上以VS2008为开发工具,并赋予灵活的QT用户界面,研究开发了一套医学叁维可视化分析系统。本文将讨论Marching Cubes和Ray-casting两种常见重建算法的实现与结果,该系统可以对重建模型进行虚拟剖切和多平面切片提取等多种操作,对诊断具有很大价值意义,客服了传统方法中的不确定因素。(本文来源于《价值工程》期刊2011年31期）
张子群,陈渊[9]（2011）在《基于VTK的医学图像叁维可视化系统》一文中研究指出医学图像的叁维可视化可以通过可视化工具包(VTK)提供的API实现。VTK是医学图像可视化的开法工具包,它把可视化的算法封装起来,利用简单的代码生成所需图形。基于VTK的医学图像叁维可视化系统阐述了如何借助VTKAPI读入二维医学图像序列、操作二维图像、重建叁维图像以及进行叁维图像可视化的全套方案,为临床医生的诊断、治疗提供了有益的途径。(本文来源于《生物医学工程学进展》期刊2011年03期）
陈震[10]（2011）在《IMRT计划系统中的医学图像预处理及可视化应用技术研究》一文中研究指出放射治疗的根本目标是最大限度地杀灭肿瘤细胞并使周围的正常组织和重要器官免受和尽可能少受不必要的照射。调强放射治疗(Intensity Modulated Radiation Therapy,IMRT)被放射肿瘤学界认为是放射治疗技术的发展方向,是新一代放射治疗技术的主流。在进行放射治疗前,医生首先要制订放射治疗计划。一个完善的叁维放疗计划系统,需要准确描述病灶区域、危及器官和正常组织之间的空间关系,供计划制订者进行放射野的布置,同时,剂量计算的结果需要多种手段的可视化,以供计划制定者判断放疗计划的优劣。本文在国家自然科学基金项目“IMRT逆向计划中多目标优化算法及其目标函数的研究(60872112)”和浙江省自然基金项目“调强适形放射治疗IMRT中逆向计划关键问题研究(Z207588)”的共同资助下,探索了医学图像预处理和VTK(Visualization Toolkit)技术在IMRT逆向计划系统中的应用等相关问题,主要工作为:1.提出并实现了一种医学图像的混合滤波算法,利用该算法对CT图像实现了有效去除噪声和数据细节的保存,有效提高了计划制定者对感兴趣区域圈画的精确性;2.在分析多种经典区域填充算法优劣的基础上,基于VTK工具包、Bezier曲线算法和改进的Watershed算法实现了利用交互圈划工具保存目标区域数据的方法,利用该方法实现了对圈划区域信息的精确提取;3.在探索两类可视化方法原理和特点的基础上,对剂量场叁维可视化进行功能扩展并实现,利用VTK实现了IMRT逆向计划系统中叁维剂量场的可视化。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2011-04-01）
医学图像可视化系统论文开题报告
（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：
在信息化大数据时代,医学影像的标准化和数字化已经成了必然趋势,医学影像信息系统(PACS)已经成为医生对医疗影像信息进行分析和处理进而给出诊断信息的重要工具和构建数字化医院的基本元素。PACS系统中海量的医学图像数据使得PACS系统核心组成部分图像处理模块显得尤为重要,研究和实现高性能的图像处理模块可以增强PACS系统的图像处理效果,提高医生的工作效率并改善医疗诊断水平,为医院信息化建设做出贡献。同时国内外有关专家一直高度重视医学图像的图像处理技术,因此对PACS系统中的图像处理技术的研究和实现有较大的实际应用意义和学术研究价值。本文主要研究和实现了PACS系统中的图像处理模块,包括传统图像和DICOM图像的处理。论文首先介绍了PACS系统、应用于PACS系统的传统数字图像处理技术以及DICOM标准的详细格式和解读方法,然后在此基础上完成了两大功能模块:1)基于GDI+的传统图像处理模块,实现了图像锐化、改变亮度对比度、图像反色、伪彩色、插入对象、选区操作、几何变换与测量以及使用命令模式实现对以上动作的撤销和重做等功能,同时改进选区判断算法,提高了在对选区进行锐化、反色等图像处理操作的速度;2)基于Leadtools的DICOM图像处理,包括DICOM图像的放大缩小、窗宽窗位调节、图像反色、图像合成以及叁维重建等功能。通过在实际的PACS系统中运行测试,结果表明本文所实现的图像处理模块具有较高的运行效率和良好的开放扩展性。
（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。
医学图像可视化系统论文参考文献
[1].孙文杰.医学图像的叁维可视化系统研究[D].浙江工业大学.2015
[2].鲜锟.什邡市人民医院医学图像叁维可视化系统的构建[D].电子科技大学.2015
[3].李健壮,鲍苏苏,高旋辉,邱文超.基于Android和VTK的医学图像可视化系统设计与实现[J].计算机与现代化.2013
[4].洪歧,王力.叁维医学图像可视化系统中不同数据源的读取[J].陕西理工学院学报(自然科学版).2013
[5].李振伟,张建国,杨晓利.多模医学图像多维可视化技术研究与系统设计[J].中国医疗器械杂志.2013
[6].李国鹏.基于浏览器的医学图像可视化系统研究[D].浙江工业大学.2013
[7].李伟波,鲍苏苏,李健壮.基于Web医学图像可视化系统应用研究[J].计算机与现代化.2012
[8].陈珠超,杨露斯.基于VTK和QT的医学图像叁维可视化分析系统[J].价值工程.2011
[9].张子群,陈渊.基于VTK的医学图像叁维可视化系统[J].生物医学工程学进展.2011
[10].陈震.IMRT计划系统中的医学图像预处理及可视化应用技术研究[D].浙江工业大学.2011