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基于CBCT图像序列的三维牙齿分割技术研究

作　者: 刘枭雄
导　师: 张继武；任秋实
学　校: 上海交通大学
专　业: 生物医学工程
关键词: CBCT 牙齿图像分割形变模型算法网格模型切割 MPR
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

锥形束计算机断层扫描(Cone Beam Computed Tomography, CBCT)作为一种获得三维影像学图像的方法,在口腔医学领域得到越来越广泛的应用。比起普通CT,CBCT具有辐射剂量小、扫描时间短、图像空间分辨率高等优点,使颅面部三维图像应用于口腔颌面部疾病诊断成为可能。应用三维图像分割方法,获得患者三维个性化牙冠及牙根的解剖信息,可以帮助临床医生做出更准确的判断,确定个性化的治疗方案。而且将牙齿的几何信息与计算机辅助制造相结合时,可以提高牙齿修补材料制造的精度和效率。因此,研究CBCT牙齿图像的分割技术对临床诊断具有重要意义。本文首先对一些具有代表性的牙齿图像分割算法进行介绍,并分析其机理和特点。然后提出利用三角网格演化思想对牙齿图像进行分割的方法。为得到满意的分割效果,本文结合牙齿图像特点对初始模型、内力和外力分别进行了改进,并将实验结果与手动分割结果进行了对比分析,其精确度和灵敏度均较高,证明了该分割方法的准确性。本方法具有自动程度高、易于操作等优点,能够有效地辅助医生的临床诊断和治疗。本文的主要贡献是:改进形变模型方法使其适用于牙齿图像的分割;为了方便算法的应用,编写了相应的用户界面;并在牙齿分割基础上增加了网格模型切割和多平面重建图像(Multi-Planar Reconstruction, MPR)生成的功能,从不同角度为医生提供牙齿内部结构信息。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 CBCT 在口腔医学中的应用及发展现状  7-9
    1.1.1 CBCT 的原理及优势  7-8
    1.1.2 CBCT 在口腔医学领域的应用  8-9
  1.2 牙齿图像分割的意义与研究特点  9
  1.3 论文的组织结构  9-10
  1.4 本章总结  10-11
第二章医学图像分割方法  11-17
  2.1 基本概念  11
    2.1.1 图像分割的定义  11
  2.2 基于区域的分割算法  11-14
    2.2.1 区域生长  11-12
    2.2.2 区域分离与合并  12
    2.2.3 聚类分割法  12-13
    2.2.4 阈值分割法  13-14
  2.3 基于边缘的分割算法  14
  2.4 结合特定理论的图像分割算法  14-16
    2.4.1 基于数学形态学的分割算法  14-15
    2.4.2 基于小波理论的分割算法  15-16
  2.5 对CBCT 牙齿图像分割的典型方法  16
  2.6 本章小结  16-17
第三章基于三角网格演化的牙齿分割方法  17-31
  3.1 概述  17-18
  3.2 基于三角网格演化的三维牙齿CBCT 图像分割算法  18-29
    3.2.1 基本向量定义  18-19
    3.2.2 内力的定义  19-20
    3.2.3 外力的定义  20-22
    3.2.4 建立初始模型  22
    3.2.5 模型演化过程  22-23
    3.2.5 算法流程  23-25
    3.2.6 实验结果分析  25-26
    3.2.7 分割算法用户界面的设计与实现  26-29
  3.3 本章总结  29-31
第四章牙齿三角网格模型切割算法的实现  31-56
  4.1 牙齿三角网格模型切割算法在牙齿疾病诊断中的作用  31
  4.2 基本概念介绍  31-34
    4.2.1 GPU 介绍  31-32
    4.2.2 OpenGL 介绍  32-34
  4.3 牙齿三角网格模型切割算法的实现  34-55
    4.3.1 原理介绍  34-39
    4.3.2 算法实现过程  39-54
    4.3.3 实验结果  54-55
  4.4 本章总结  55-56
第五章全文总结  56-57
参考文献  57-59
致谢  59-60
攻读硕士学位期间发表的文章  60-61
附件  61-63

基于CBCT图像序列的三维牙齿分割技术研究

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