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文檔簡介

匯報提綱研究背景基于Chan-Vese模型的腦腫瘤圖像分割腦腫瘤的三維重構(gòu)與定位肝臟腫瘤體積計算結(jié)束語研究背景研究對象-腦腫瘤及肝臟腫瘤圖片研究目的

-腫瘤疾病的發(fā)病率較高，危害性大-國內(nèi)部分地區(qū)使用的腫瘤治療手段弊端較多研究背景論文的體系結(jié)構(gòu)匯報提綱研究背景基于Chan-Vese模型的腦腫瘤圖像分割腦腫瘤的三維重構(gòu)與定位肝臟腫瘤體積計算結(jié)束語基于C-V模型的腦腫瘤圖像分割問題描述

-如何對邊界不規(guī)則的腦腫瘤圖像進行準確分割采用的方法

-基于Chan-Vese模型的腫瘤圖像分割方法實驗數(shù)據(jù)-邊界不規(guī)則的腫瘤圖像基于C-V模型的腦腫瘤圖像分割Chan-Vese模型簡介-由TonyChan和LuminitaVese于2001年提出，是一種將水平集與主動輪廓模型相結(jié)合的曲線演化方法

Chan-Vese模型的主要優(yōu)勢-分割速度較快-初始輪廓選取靈活

基于C-V模型的腦腫瘤圖像分割分割流程圖基于C-V模型的腦腫瘤圖像分割該方法的主要創(chuàng)新點-使用Chan-Vese模型對腫瘤圖像進行分割時結(jié)合數(shù)學形態(tài)學操作，由于形態(tài)學操作針對像素逐個進行運算，能很好的提取分割目標的輪廓，所以能有效提高分割的準確度基于C-V模型的腦腫瘤圖像分割腦腫瘤CT圖片分割對比圖

實驗結(jié)果

基于C-V模型的腦腫瘤圖像分割

兩種算法平均耗費時間的比較（單位：秒）

兩種算法的有效分割面積對比（單位：像素）

實驗結(jié)果匯報提綱研究背景基于Chan-Vese模型的腦腫瘤圖像分割腦腫瘤的三維重構(gòu)與定位肝臟腫瘤體積計算結(jié)束語腦腫瘤的三維重構(gòu)與定位需要解決的問題-腦腫瘤圖像的三維重構(gòu)與定位采用的方法-面繪制方法及體繪制方法實驗數(shù)據(jù)-包含腦腫瘤的圖像切片腦腫瘤的三維重構(gòu)與定位三維重構(gòu)定義-利用計算機對一定數(shù)量的二維圖像序列切片進行處理，重構(gòu)出病變體的三維立體形狀

腦腫瘤的三維重構(gòu)與定位面繪制重構(gòu)方法-將圖像中感興趣的部分以等值面的形式抽取出來，然后借助三維可視化工具，通過進行光照效果變換和旋轉(zhuǎn)來生成三維立體圖像

原始圖像肝臟等值面提取面繪制重構(gòu)腦腫瘤的三維重構(gòu)與定位體繪制重構(gòu)方法-將數(shù)據(jù)場中的體元看成一種半透明物質(zhì)，然后賦予其一定的顏色和不透明度，最后由光線穿過整個數(shù)據(jù)場，進行顏色合成，進而在屏幕上得到三維立體圖像

體繪制原理

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