下頜骨系統(tǒng)模型重建及受力分析的研究

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)學圖像預處理及增強概述
1．3 醫(yī)學圖像配準融合技術研究現(xiàn)狀
1．4 醫(yī)學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 本書的組織結構和主要創(chuàng)新
1．6．1 本書的組織結構
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)學圖像增強算法
2．1 MRI醫(yī)學圖像增強的必要性
2．2 圖像增強技術比較與分析
2．2．1 圖像增強技術分類與比較
2．2．2 圖像增強的評價標準
2．3 圖像小波變換分析
2．3．1 小波變換的理論基礎
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算法
2．4 基于小波變換的同態(tài)濾波MRI醫(yī)學圖像增強算法
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)濾波增強方法
2．4．3 基于小波變換的同態(tài)濾波增強算法
2．4．4 實驗結果及分析
2．5 小結
第3章 區(qū)域和局部信息結合的雙向醫(yī)學圖像配準方法
3．1 醫(yī)學圖像配準基本過程和方法
3．1．1 成像模式
3．1．2 醫(yī)學圖像配準的基本過程
3．1．3 圖像配準變換的類型
3．1．4 現(xiàn)有配準算法的分類
3．1．5 基于B樣條的圖像配準方法
3．2 基于互信息的圖像配準基本方法
3．2．1 互信息定義
3．2．2 最大化互信息方法的特點
3．3 改進的互信息配準方法
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方法
3．5 仿真實驗
3．5．1 同一幅圖像變換后的配準測試
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
第4章 多分辨率分析配準最優(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
4．2．4 Logistic隨機數(shù)生成算法
4．3 改進的遺傳算法
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
4．4 多分辨率分析配準混合優(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 實驗結果與分析
4．5 小結
第5章 基于非下采樣曲波變換的醫(yī)學圖像融合
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 圖像融合的評價標準
5．2 基于多分辨率分解的圖像融合技術
5．3 基于曲波變換的下頜骨醫(yī)學圖像融合方法
5．3．1 曲波變換原理及實現(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 仿真與結果分析
5．4 小結
第6章 下頜骨系統(tǒng)三維重建及可視化研究
6．1 醫(yī)學圖像三維重建方法分析
6．1．1 醫(yī)學圖像面繪制技術及特點
6．1．2 基于邊界點連接的面繪制方法
6．1．3 醫(yī)學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)運動模擬
6．4 小結
第7章 下頜骨系統(tǒng)有限元模型受力分析研究
7．1 有限元方法應用于下頜骨系統(tǒng)分析的原理
7．1．1 與有限元分析相關的概念
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)有限元模型的應力應變分析
7．3 小結
第8章 展望
參考文獻
后記