基于ABUS技术的切口疝轻量型植入补片检测与评估研究
《基于ABUS技术的切口疝轻量型植入补片检测与评估研究》以切口疝修补术植入轻量型补片的检测与评估为主题，提出了一种基于自动化三维乳腺超声对先前植入轻量型补片进行定量检测和评估的新方法。将三维超声层析成像技术和图像处理技术进行融合，采用能全面、科学地描述轻量型植入补片术后特征的参数群对补片区域进行特征提取和分类识别。所述内容对补片皱缩率测算、疝复发风险评估和复发疝术前计划等都具有重要应用价值。
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目录
1 绪论 1
1.1 切口疝补片概述 1
1.1.1 切口疝的定义和治疗方法 1
1.1.2 切口疝补片分类 3
1.1.3 聚丙烯补片的轻量化发展趋势 4
1.2 切口疝补片检测与评估的重要性及存在的问题 5
1.2.1 切口疝补片检测与评估的目的和意义 5
1.2.2 切口疝补片当前的检测与评估方法及存在的问题 5
1.3 ABUS技术概述 7
1.3.1 三维超声成像方式的分类 7
1.3.2 ABUS系统概述 8
1.3.3 ABUS在实际应用中存在的问题及研究热点 10
1.3.4 ABUS用于切口疝补片成像的硬件可行性分析 11
1.4 研究目的和内容 11
1.5 本书结构 12
2 ABUS与HHUS对切口疝植入补片识别有效性的对比研究 14
2.1 实验设置 14
2.1.1 基于明胶仿体的离体实验设置 14
2.1.2 基于猪腹块仿体的离体实验设置 17
2.1.3 在体实验设置 17
2.2 实验方法 18
2.2.1 HHUS检查 18
2.2.2 ABUS检查 18
2.2.3 数据评估和统计分析 19
2.3 实验结果及讨论 19
2.3.1 离体实验结果及讨论 19
2.3.2 在体实验结果及讨论 23
2.3.3 ABUS冠状面中的网状纹理 24
2.4 本章小结 28
3 基于各向异性扩散的ABUS图像斑点降噪 30
3.1 各向异性扩散降噪方法概述 30
3.1.1 Perona-Malik模型 31
3.1.2 针对斑点噪声的SRAD改进模型 31
3.1.3 SRAD算法扩散门限的估计方法 33
3.2 二维ABUS图像同质区域自动选取各向异性扩散 33
3.2.1 改进型四叉树图像分解 33
3.2.2 同质区域自动选取各向异性扩散降噪算法实现 35
3.2.3 实验结果及讨论 38
3.3 三维ABUS图像智能斑点降噪各向异性扩散 45
3.3.1 三维SRAD算法原理 45
3.3.2 智能三维降噪参数估计策略 46
3.3.3 三维ISRAD算法实现 52
3.3.4 实验结果及讨论 53
3.4 本章小结 61
4 基于ABUS图像的切口疝轻量型植入补片检测与评估算法 62
4.1 ABUS图像预处理及待分类区域的自动提取 62
4.1.1 ABUS冠状面前景掩模的自动生成 63
4.1.2 VOI的生成及预处理 63
4.2 待分类区域的特征提取 66
4.2.1 二维纹理特征 67
4.2.2 三维纹理特征 70
4.2.3 基于待分类区域所处扫描深度的局部特征 71
4.2.4 基于待分类区域与疝囊位置关系的环境特征 72
4.3 特征选择与分类识别 78
4.3.1 待分类区域的特征选择 78
4.3.2 待分类区域的分类识别 79
4.4 基于ABUS图像的轻量型补片计算机辅助评估 79
4.4.1 ABUS扫描数据中有无轻量型补片的评估 79
4.4.2 轻量型补片术后收缩率辅助评估 80
4.4.3 实验结果及讨论 80
4.5 本章小结 85
5 切口疝轻量型植入补片ABUS图像辅助诊断系统 86
5.1 DICOM文件读取模块 86
5.2 ABUS图像多平面重建与联合显示模块 88
5.2.1 人体的三个基本切面 88
5.2.2 ABUS数据的矩阵变换 88
5.2.3 空间点坐标与三平面序号换算 90
5.2.4 关键参数提取及换算 91
5.3 ABUS图像斑点降噪模块 92
5.4 轻量型补片检测与评估模块 93
5.5 本章小结 94
6 总结与展望 95
6.1 结论与分析 95
6.2 研究展望 96
参考文献 97
附录1 缩略语 104
附录2 三维ISRAD算法源代码 106
附录3 主流轻量型补片生产商联系信息 113
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