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下頜骨系統(tǒng)模型重建及受力分析的研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787560870441
- 條形碼：9787560870441 ; 978-7-5608-7044-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
下頜骨系統(tǒng)模型重建及受力分析的研究 內(nèi)容簡介
《下頜骨系統(tǒng)模型重建及受力分析的研究/同濟(jì)博士論叢》介紹運(yùn)用圖像配準(zhǔn)和融合方法，將下頜骨的CT和增強(qiáng)后的MRI醫(yī)學(xué)圖像融合；運(yùn)用三維重建和可視化技術(shù)，重構(gòu)下頜骨系統(tǒng)的三維模型，對下領(lǐng)骨的運(yùn)動進(jìn)行模擬；運(yùn)用有限元分析方法，對下頜骨系統(tǒng)的受力情況進(jìn)行分析。 《下頜骨系統(tǒng)模型重建及受力分析的研究/同濟(jì)博士論叢》適合高校師生及專業(yè)研究人員參考閱讀。
下頜骨系統(tǒng)模型重建及受力分析的研究 目錄
總序
論從前言
前言
第1章 緒論
1．1 本書研究的目的和意義
1．2 醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理及增強(qiáng)概述
1．3 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
1．4 醫(yī)學(xué)圖像三維重建研究現(xiàn)狀
1．5 下頜骨系統(tǒng)有限元分析方法研究現(xiàn)狀
1．6 本書的組織結(jié)構(gòu)和主要創(chuàng)新
1．6．1 本書的組織結(jié)構(gòu)
1．6．2 本書的主要研究內(nèi)容
1．6．3 本書的主要創(chuàng)新
第2章 基于小波同態(tài)濾波的MRI醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法
2．1 MRI醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)的必要性
2．2 圖像增強(qiáng)技術(shù)比較與分析
2．2．1 圖像增強(qiáng)技術(shù)分類與比較
2．2．2 圖像增強(qiáng)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
2．3 圖像小波變換分析
2．3．1 小波變換的理論基礎(chǔ)
2．3．2 多分辨率分析與Mallat算法
2．3．3 基于小波變換的增強(qiáng)算法
2．4 基于小波變換的同態(tài)濾波MRI醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法
2．4．1 圖像的照度一反射模型
2．4．2 基于照度一反射模型的同態(tài)濾波增強(qiáng)方法
2．4．3 基于小波變換的同態(tài)濾波增強(qiáng)算法
2．4．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
2．5 小結(jié)
第3章 區(qū)域和局部信息結(jié)合的雙向醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法
3．1 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)基本過程和方法
3．1．1 成像模式
3．1．2 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的基本過程
3．1．3 圖像配準(zhǔn)變換的類型
3．1．4 現(xiàn)有配準(zhǔn)算法的分類
3．1．5 基于B樣條的圖像配準(zhǔn)方法
3．2 基于互信息的圖像配準(zhǔn)基本方法
3．2．1 互信息定義
3．2．2 *大化互信息方法的特點(diǎn)
3．3 改進(jìn)的互信息配準(zhǔn)方法
3．3．1 梯度互信息（GMI）
3．3．2 區(qū)域互信息（RMI）
3．4 基于區(qū)域互信息和局部頻域信息的雙向配準(zhǔn)方法
3．5 仿真實(shí)驗(yàn)
3．5．1 同一幅圖像變換后的配準(zhǔn)測試
3．5．2 剛性變換下不同度量的比較
3．5．3 彈性變換下的比較
3．6 小結(jié)
第4章 多分辨率分析配準(zhǔn)*優(yōu)化算法
4．1 優(yōu)化問題的提出與解決
4．1．1 優(yōu)化問題的定義
4．1．2 局部優(yōu)化算法
4．1．3 全局優(yōu)化算法
4．2 混沌與Logistic映射
4．2．1 混沌定義
4．2．2 混沌的定性特征
4．2．3 Logistic映射的性質(zhì)
4．2．4 Logistic隨機(jī)數(shù)生成算法
4．3 改進(jìn)的遺傳算法
4．3．1 基本遺傳算法的流程
4．3．2 基本遺傳算法的性能分析
4．3．3 遺傳算法的改進(jìn)
4．4 多分辨率分析配準(zhǔn)混合優(yōu)化算法
4．4．1 多分辨率分析優(yōu)化的基本思路
4．4．2 Powell與模擬退火混合優(yōu)化算法
4．4．3 本書所用的混合優(yōu)化算法
4．4．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4．5 小結(jié)
第5章 基于非下采樣曲波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合
5．1 圖像融合算法的基本理論
5．1．1 圖像融合算法的層次劃分
5．1．2 圖像融合算法的分類
5．1．3 常用的圖像融合規(guī)則
5．1．4 圖像融合的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
5．2 基于多分辨率分解的圖像融合技術(shù)
5．3 基于曲波變換的下頜骨醫(yī)學(xué)圖像融合方法
5．3．1 曲波變換原理及實(shí)現(xiàn)
5．3．2 曲波變換與小波變換的區(qū)別
5．3．3 算法流程及步驟
5．3．4 仿真與結(jié)果分析
5．4 小結(jié)
第6章 下頜骨系統(tǒng)三維重建及可視化研究
6．1 醫(yī)學(xué)圖像三維重建方法分析
6．1．1 醫(yī)學(xué)圖像面繪制技術(shù)及特點(diǎn)
6．1．2 基于邊界點(diǎn)連接的面繪制方法
6．1．3 醫(yī)學(xué)圖像體繪制典型方法分析
6．1．4 面繪制與體繪制方法的比較
6．2 VTK特征及功能
6．2．1 VTK技術(shù)特征
6．2．2 VTK繪制過程
6．3 下頜骨系統(tǒng)的重建及可視化
6．3．1 下頜骨系統(tǒng)的面繪制
6．3．2 下頜骨系統(tǒng)的體繪制
6．3．3 下頜骨系統(tǒng)運(yùn)動模擬
6．4 小結(jié)
第7章 下頜骨系統(tǒng)有限元模型受力分析研究
7．1 有限元方法應(yīng)用于下頜骨系統(tǒng)分析的原理
7．1．1 與有限元分析相關(guān)的概念
7．1．2 下頜骨系統(tǒng)有限元分析的原理
7．2 下頜骨系統(tǒng)有限元模型的建立及受力分析
7．2．1 材料和方法
7．2．2 有限元模型的建立
7．2．3 下頜骨系統(tǒng)有限元模型的應(yīng)力應(yīng)變分析
7．3 小結(jié)
第8章 展望
參考文獻(xiàn)
后記
論從前言
前言
第1章 緒論
1．1 本書研究的目的和意義
1．2 醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理及增強(qiáng)概述
1．3 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
1．4 醫(yī)學(xué)圖像三維重建研究現(xiàn)狀
1．5 下頜骨系統(tǒng)有限元分析方法研究現(xiàn)狀
1．6 本書的組織結(jié)構(gòu)和主要創(chuàng)新
1．6．1 本書的組織結(jié)構(gòu)
1．6．2 本書的主要研究內(nèi)容
1．6．3 本書的主要創(chuàng)新
第2章 基于小波同態(tài)濾波的MRI醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法
2．1 MRI醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)的必要性
2．2 圖像增強(qiáng)技術(shù)比較與分析
2．2．1 圖像增強(qiáng)技術(shù)分類與比較
2．2．2 圖像增強(qiáng)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
2．3 圖像小波變換分析
2．3．1 小波變換的理論基礎(chǔ)
2．3．2 多分辨率分析與Mallat算法
2．3．3 基于小波變換的增強(qiáng)算法
2．4 基于小波變換的同態(tài)濾波MRI醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法
2．4．1 圖像的照度一反射模型
2．4．2 基于照度一反射模型的同態(tài)濾波增強(qiáng)方法
2．4．3 基于小波變換的同態(tài)濾波增強(qiáng)算法
2．4．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
2．5 小結(jié)
第3章 區(qū)域和局部信息結(jié)合的雙向醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法
3．1 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)基本過程和方法
3．1．1 成像模式
3．1．2 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的基本過程
3．1．3 圖像配準(zhǔn)變換的類型
3．1．4 現(xiàn)有配準(zhǔn)算法的分類
3．1．5 基于B樣條的圖像配準(zhǔn)方法
3．2 基于互信息的圖像配準(zhǔn)基本方法
3．2．1 互信息定義
3．2．2 *大化互信息方法的特點(diǎn)
3．3 改進(jìn)的互信息配準(zhǔn)方法
3．3．1 梯度互信息（GMI）
3．3．2 區(qū)域互信息（RMI）
3．4 基于區(qū)域互信息和局部頻域信息的雙向配準(zhǔn)方法
3．5 仿真實(shí)驗(yàn)
3．5．1 同一幅圖像變換后的配準(zhǔn)測試
3．5．2 剛性變換下不同度量的比較
3．5．3 彈性變換下的比較
3．6 小結(jié)
第4章 多分辨率分析配準(zhǔn)*優(yōu)化算法
4．1 優(yōu)化問題的提出與解決
4．1．1 優(yōu)化問題的定義
4．1．2 局部優(yōu)化算法
4．1．3 全局優(yōu)化算法
4．2 混沌與Logistic映射
4．2．1 混沌定義
4．2．2 混沌的定性特征
4．2．3 Logistic映射的性質(zhì)
4．2．4 Logistic隨機(jī)數(shù)生成算法
4．3 改進(jìn)的遺傳算法
4．3．1 基本遺傳算法的流程
4．3．2 基本遺傳算法的性能分析
4．3．3 遺傳算法的改進(jìn)
4．4 多分辨率分析配準(zhǔn)混合優(yōu)化算法
4．4．1 多分辨率分析優(yōu)化的基本思路
4．4．2 Powell與模擬退火混合優(yōu)化算法
4．4．3 本書所用的混合優(yōu)化算法
4．4．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4．5 小結(jié)
第5章 基于非下采樣曲波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合
5．1 圖像融合算法的基本理論
5．1．1 圖像融合算法的層次劃分
5．1．2 圖像融合算法的分類
5．1．3 常用的圖像融合規(guī)則
5．1．4 圖像融合的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
5．2 基于多分辨率分解的圖像融合技術(shù)
5．3 基于曲波變換的下頜骨醫(yī)學(xué)圖像融合方法
5．3．1 曲波變換原理及實(shí)現(xiàn)
5．3．2 曲波變換與小波變換的區(qū)別
5．3．3 算法流程及步驟
5．3．4 仿真與結(jié)果分析
5．4 小結(jié)
第6章 下頜骨系統(tǒng)三維重建及可視化研究
6．1 醫(yī)學(xué)圖像三維重建方法分析
6．1．1 醫(yī)學(xué)圖像面繪制技術(shù)及特點(diǎn)
6．1．2 基于邊界點(diǎn)連接的面繪制方法
6．1．3 醫(yī)學(xué)圖像體繪制典型方法分析
6．1．4 面繪制與體繪制方法的比較
6．2 VTK特征及功能
6．2．1 VTK技術(shù)特征
6．2．2 VTK繪制過程
6．3 下頜骨系統(tǒng)的重建及可視化
6．3．1 下頜骨系統(tǒng)的面繪制
6．3．2 下頜骨系統(tǒng)的體繪制
6．3．3 下頜骨系統(tǒng)運(yùn)動模擬
6．4 小結(jié)
第7章 下頜骨系統(tǒng)有限元模型受力分析研究
7．1 有限元方法應(yīng)用于下頜骨系統(tǒng)分析的原理
7．1．1 與有限元分析相關(guān)的概念
7．1．2 下頜骨系統(tǒng)有限元分析的原理
7．2 下頜骨系統(tǒng)有限元模型的建立及受力分析
7．2．1 材料和方法
7．2．2 有限元模型的建立
7．2．3 下頜骨系統(tǒng)有限元模型的應(yīng)力應(yīng)變分析
7．3 小結(jié)
第8章 展望
參考文獻(xiàn)
后記
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