一、自由臂三维超声成像的临床应用初探（论文文献综述）
陈林[1]（2021）在《超快速超声血管三维成像技术研究》文中研究说明血管信息的实时监测对心脑血管疾病的诊断,以及对治疗方案的规划评估有着重要的意义。目前,超声成像基于其低成本、实时性以及无电离辐射等优势成为了临床医学诊断中一种广泛应用的成像方式,而血管检测正是超声成像技术中一个常见的应用点。传统超声成像设备中通常都包含了B模式成像,彩色多普勒成像以及脉冲多普勒成像等成像技术,可用于检测体内血管的分布、血管的走向以及血流速度等血管信息。二维B模式超声图像能够对扫描组织进行实时的解剖成像,基于超声图像的诊断极其依赖于医务人员的临床经验与知识,因此缺乏临床经验的医务人员难以准确识别当前扫描部位的解剖结构,难以从整体器官角度进行评估分析,难以给出准确的诊断结果。加之,医务人员在对器官进行扫查时,必须通过二维平面图像在脑海中构建整个三维扫描空间,这是复杂且花费时间的工作。因此,构建一种三维可视化图像就能帮助医务人员快速且准确地完成诊断。目前,三维超声成像仍然存在重建算法复杂度高,重建时间过长等不足,这让三维超声难以应用到成像实时性要求较高的场景中。本文针对三维重建时间慢的问题,研究了GPU加速技术和超声平面波技术用于三维重建的优化。在数据采集装置上组装了单维度运动的滑轨,并组装了可以固定超声换能器的非程控机械臂,同时设置ULA-OP 256设备的相关参数实现128通道的超声平面波接发控制。在滑轨带动换能器扫查的同时,ULA-OP 256设备通过预设参数发射平面波并对回波数据进行接收,基于获取的数据,实现GPU加速的平面波波束合成以及基于PNN重建算法的三维重建,最终用VTK对重建数据进行可视化渲染。相比于传统聚焦超声的三维重建,平面波的三维重建对超声数据的获取速度进行了优化,使之提高了上百倍;基于GPU的平面波波束合成实现了数据处理速度上的优化,其波束合成的速度较依赖CPU的串行运算速度提高了6倍;而采用GPU加速的PNN算法使重建速度提高了3.8倍。本次研究实现了基于GPU和平面波的超快速三维超声血管可视化,在医疗诊断上具有很高的使用价值。
姚家楠[2]（2020）在《基于六自由度机械臂扫描的三维超声准静态弹性成像系统研究》文中指出准静态超声弹性成像是近年比较流行且已经投入临床应用的一种超声弹性成像技术。这一技术可以估计组织的弹性模量分布并且将其转化成可视的声像图,而生物组织的弹性或硬度改变与组织异常的病理状态密切相关,对于疾病的诊断具有相当重要的参考价值。因此,准静态超声弹性成像技术一经提出便很快成为研究热点,已经成为了医学超声成像中一项迅速发展的技术。与二维超声弹性成像相比,三维超声弹性成像技术具有形象直观、空间定位准确、及可多角度观察的临床应用优势,有效提升弹性成像的质量和准确性,具有非常重要的研究意义。目前虽然已有三维探头的出现,但是由于其价格较为昂贵,无法控制扫描区域大小等原因,并没有普及应用。现阶段三维超声成像的主流趋势还是通过二维线阵探头采集二维图像序列,再进行三维重建。传统的三维重建方法一般通过插值算法或者距离加权实现,而本文运用时下研究火热的深度学习技术,运用三维卷积神经网络（3DCNN）实现三维重建,提高了三维重建的质量。本文详细阐明了超声弹性成像的原理,传统的三维重建方法,3DCNN实现三维重建的方法。然后本文设计并实现了一种基于六自由度机械臂智能扫描的三维准静态超声弹性成像系统,包括六自由度机械臂运动控制端、超声图像采集端和三维超声弹性成像端,三端系统通过无线网络进行数据传输。其中机械臂控制端利用Kinect采集图像来确定扫描路径,然后控制机械臂沿扫描路径自动扫描。为了验证本系统的可靠性,本文进行了超声弹性体模实验、人体前臂实验以及三维重建质量评价实验。这一系列的实验结果表明,本文提出的系统可以获得清晰准确的二维超声弹性图,并且相比于传统的三维重建算法,本文提出的算法在三维重建质量上有显着提高。
邓其锋[3]（2020）在《基于目标检测和聚类的脊柱侧弯三维结构再现方法研究》文中指出对脊柱侧弯而言进行早期的检查是非常重要的一个环节,通过医学影像技术对脊柱侧弯进行检查来评估病情及其发展状况,这对医生进行诊治方法的决策有参考意义。在临床应用场景中X射线常用来对脊柱侧弯患者进行影像学检查,医生在X光片图像上进行测绘计算得到Cobb角以得到定量的评估指标。然而X射线具有辐射性,不适用于做多次检查的场景,且其手工测绘方法易导致测量误差。超声成像是一种无辐射、低成本、便携性高、普及程度较高的医学影像技术,已被广泛应用于临床医学检查、诊断与治疗领域。传统超声成像因其视野受限的问题,常常需要借助各种拓展视野技术,例如二维、三维、2.5维等宽景成像技术,这拓展了超声成像的应用范围。然而,二维超声局限于平面无法准确获得三维信息,三维超声存在重建时间长、分辨率较低、对硬件资源要求高等缺陷,而2.5维成像技术则存在对扫描手法要求高、不易扫描到特定目标等问题,因此研究并开发一个对脊柱侧弯能自动检测定位椎骨标识的位置信息并具有三维可视化、交互性良好、多方位视角观察等特点的计算机辅助检测系统显得尤为必要。本文提出一种基于目标检测与聚类的脊柱侧弯椎骨标识位置检测方法,同时,设计和实现了一个脊柱侧弯三维结构可视化与测量系统。该系统首先利用基于深度学习的目标检测算法对横突和棘突进行检测定位,把检测得到的位置数据利用聚类得到聚类中心作为最终的位置信息,实现由粗定位到细定位的过程,再利用计算机图形学几何学方法,依次计算每个检测到的椎骨的位置姿态参数并利用VTK实现将椎骨模型按照位置姿态参数连接组合成一个脊柱三维模型。本文设计了相应的体模实验和临床在体实验,实验表明本系统具有测量误差小和交互性良好的特点,为医生提供直观、多视角的观察手段,有较高的临床应用价值。
覃树城[4]（2019）在《基于自由臂三维超声成像技术的胎头方位自动测量方法研究》文中研究指明胎头方位是产程中的一个重要参数,胎头方位异常是导致头位难产的一个主要原因。胎头方位的异常影响孕产妇和新生儿的健康,密切关注产程进展,在产程中清晰认识胎头方位状态,对减少孕产妇和新生儿并发症、不必要的剖宫产手术具有重要意义。临床上最常见的胎头方位检查方法是阴道指检,但是当胎儿头部水肿、骨性标志不清晰时,医生难以判断出正确的胎头方位。二维超声检查可以将胎儿和骨盆的解剖结构以二维影像的方式实现可视化,但是二维超声显示的是某个切面的解剖结构信息,需要医生在超声图像上分辨胎头和骨盆的解剖特征,然后在脑海中构建胎头与骨盆的空间位置关系,才能判断出胎头方位,仍然是一项费时费力的工作。这两种检查方法都严重依赖于医生的临床经验,主观性较强。因此,在产程中及早识别胎头方位,判断胎方位异常仍然存在较大难度。针对以上问题,本论文提出了一种基于自由臂三维超声成像技术的胎头方位测量新方法,并研究自由臂三维超声成像技术的关键技术和胎头方位测量方法,设计实验进行验证。首先,搭建了融合二维超声和电磁定位的自由臂三维超声系统实验平台,并进行软件系统的设计。基于此系统,研究了自由臂三维超声探头的标定方法,设计了包含多个标记点的标定模型,自动化的标定算法,并对标定结果进行精确度验证。通过多次试验表明本标定方法只需要采集少量的（1-3幅）超声图像就可以获得准确的标定结果,标定结果具有可靠性。然后,基于自由臂三维超声技术,利用特征点坐标映射和基于奇异值分解的特征点重建骨盆的方式对骨盆进行定位,采用特征点向量的方式对胎头进行定位,接着使用求解夹角的方式描述胎头方位。基于胎头方位标准装置的定量实验结果表明基于自由臂三维超声的胎头方位测量方法平均角度偏大,但是处于可接受范围之内。Bland-Altman一致性分析表明基于自由臂三维超声技术的胎头方位测量结果与参照具有高度一致性,所有的点均落在一致性范围之内,说明基于自由臂三维超声技术的胎头方位测量方法具有较高的准确性。脑中线模式和眼眶模式的定性实验结果表明基于自由臂三维超声技术的胎头方位测量能够进行有效的测量,满足多种测量模式。实验分析表明本文提出的新方法为定量描述胎头方位提供了准确可靠的测量手段,对产程的安全导航、帮助科学地分娩决策具有实用价值。
王文赛[5]（2019）在《高频超声三维成像系统的研究与实现》文中研究指明医学超声成像技术因其成本低廉、实时成像、安全无辐射等优势在临床诊断中广泛应用。三维超声成像技术能够提供待测组织器官的三维立体结构,便于对组织器官空间结构和解剖信息的理解。高频超声三维成像技术因其超强的分辨力,能够清晰的显示皮肤等浅表器官细微的三维结构信息,具有重要的研究价值。本文提出的高频超声三维成像方法是在高频超声条件下实现待测组织的三维立体结构显示,有利于浅表器官的临床诊断。本文通过分析三维超声成像的原理,结合高频成像特点确定高频超声三维数据的采集方式、重建算法以及可视化方法。针对高频超声二维图像等时间间隔采样算法的弊端,提出等空间间隔采样算法,提高了高频超声二维图像的质量;本文通过FPGA控制机械线性三维扫描探头的扫描方式,实现预设的扫描方案,获得高频超声三维数据。在上位机系统基于可视化工具包VTK对采集到的三维数据进行三维重建与可视化操作,实现高频超声三维成像。.本文基于FPGA完成高频超声三维成像系统的实验平台搭建。通过超声体模的高频超声三维成像实验,验证了系统的可行性。为了提高数据利用率,本文对高频超声三维图像进行旋转、缩放以及任意切面显示等可视化交互实验。针对高频超声三维数据采集过程中可能出现的干扰,进行了图像配准实验,有效降低了数据采集过程中的干扰对三维重建结果的影响,提高了高频超声三维图像的精度。本文设计的高频超声三维成像系统兼具高频超声高分辨力的特点和三维超声成像直观立体显示的优点,为皮肤等浅表器官的临床诊断奠定了实验基础,具有广泛的应用价值。
兰九龙[6]（2019）在《基于机械臂的医学三维超声自动扫描系统设计与实现》文中认为医学超声成像以其成本低、无辐射、实时性好和诊断快速等优点,已成为现代医学中使用最为常规而广泛的诊断手段之一,并且随着人们健康需求的增加,其应用深度和广度都在不断扩大。然而,由于传统二维超声所获得的影像来源于三维组织的某一个切片,有着明显的局限性,诊断很大程度上取决于医生的扫描手法和临床经验,诊断结果可能不客观。与二维超声成像不同的是,三维超声成像显示直观,组织解剖结构的空间位置关系明确,可以多平面、多角度观察组织器官,从而准确的诊断疾病并缩短扫描的时间,基本上克服了二维超声成像的局限性。随着科学技术的发展及进步,越来越多的医疗机器人系统被开发出来。其中,机器人超声系统是将机器人与超声成像相结合的系统。机器人可以用于提高超声系统在数据采集和操控性上的性能,机器人超声系统展现出了改善临床诊断和治疗的巨大前景。然而,现有的机器人超声系统仍然存在着一些局限性亟待改进,例如应用场景单一和自主性不足等。本文设计了一种基于机械臂的医学三维超声自动扫描系统。系统利用深度摄像仪采集待扫描组织的三维轮廓,操作员可以使用三种方式规划出扫描路径。然后,通过一种基于法向量的方法确定对应每个扫描点的机械臂末端位姿。在扫描过程中,系统会依据探头下表面的压力反馈微调探头位姿,以保证良好的成像效果。扫描完成后,系统将使用贝塞尔插值算法完成三维重建,并提供三维可视化。为了验证本系统的有效性,系统进行了乳房活检与超声培训体模、甲状腺培训体模、腰椎培训体模以及人体小臂的扫描实验。实验结果表明,本系统可以自主完成三维超声的自动扫描,并且拥有良好的成像效果,具有着广阔的临床应用前景。
刘宇波[7]（2019）在《基于卷积神经网络图像分割的脊柱三维超声自动扫描系统研究》文中研究说明脊柱侧凸是严重危害青少年身心健康的脊柱畸形生长疾病,早期矫正、持续监测是治疗的关键。目前主要使用X射线对该疾病进行检测,但X射线具有辐射性,不利于病情的持续监测。三维超声能通过扫描脊柱获得脊柱的三维结构图,具有无辐射、易操作、低成本等特点,是一种替代X射线的方案。在三维超声的多种扫描方式中,使用机械装置控制超声探头运动的机械自动扫描具有精确定位、全自动、可重复的特点,适合于脊柱侧凸的检测。在基于机械自动扫描的三维超声自动扫描系统中,精确的脊柱扫描路径规划是获得准确的脊柱三维结构图的关键。通常可以利用摄像机等设备获取探头前方的彩色图像信息,然后利用图像分割算法对彩色图像进行分割提取脊柱目标区域,最后在脊柱目标区域内规划出最优扫描路径,完成脊柱扫描路径的规划。随着深度学习的不断发展,基于卷积神经网络的图像分割算法在特征提取、分割准确率上相比于传统方法有更好的表现,因此,本文基于卷积神经网络对脊柱三维超声自动扫描系统做了以下研究:（1）在脊柱扫描路径规划算法中,搭建了FCN、U-Net和Deeplab三种卷积神经网络,对比了三种网络对深度摄像仪拍摄的彩色图分割脊柱区域的效果,同时结合深度图的多视角信息,使用四通道法和双特征提取网络结构方法对深度摄像仪拍摄的深度图、彩色图进行整合,提高分割的准确率。最后使用基于人体轮廓的分割结果判定方法和最小二乘曲线拟合方法对分割结果进行后处理,得到较为精确的脊柱扫描曲线。（2）借鉴移动最小二乘形变方法提出以脊柱线为控制曲线对人体轮廓进行变形的数据增强方法,拟合多种脊柱侧凸情况,增加数据集的多样性,从而提高网络的泛化能力。（3）以医学超声仪器Sonix RP、六自由度机器人、深度摄像仪Kinect、工控计算机为基础搭建了一套脊柱三维超声自动扫描系统,在机械自动控制程序中嵌入改进的脊柱扫描路径规划算法,实现了脊柱的精确扫描与成像。
吴博文[8]（2017）在《三维超声自动扫描与成像系统研究》文中进行了进一步梳理医学超声成像具有使用方便、价格低廉、无电离辐射等优点,在临床中得到广泛应用。传统的二维超声成像只能显示人体组织的某个横截面信息,医生需凭经验想象组织的三维结构,不利于保持诊断结果的客观性和准确性。三维超声成像可以很好地解决这个问题,可以直观显示整个组织的三维空间结构、提取任意切片、测量病灶的体积,使诊断结果更加准确。医院超声科的医生长时间手持超声探头为很多病人作检查,长期重复操作,腕部反复用力,容易导致医生患肌肉骨骼疾病。为了减轻医生的工作负担以及提高超声诊断的效率,越来越多的机器人辅助超声扫描系统已经被开发出来了,这些系统能够更方便更精确地实现三维超声成像,然而这些系统也具有一定的局限性,存在改进的空间。本文提出了一种三维超声自动扫描与成像系统。系统主要包含以下设备:医学超声诊断平台Sonix RP、超声探头、工控机、摄像装置Kinect、三维运动台、压力传感器、数据采集卡。空间校准和时间校准完成后,Kinect采集组织表面的深度数据和彩色数据,根据该数据绘制组织表面的三维轮廓,划分扫描范围并规划扫描路径。根据扫描路径,三维运动台控制超声探头扫描组织。扫描过程中,保存二维超声图像及位置信息。扫描结束后,用贝塞尔插值算法进行三维重建,实现三维可视化及图像分析功能。为了验证系统的可行性和准确性,进行了多次定量实验和定性实验。在定量实验中,为了验证系统的成像精度,多次扫描分辨率体模并测量体模内部的目标物,计算平均值和标准差,并与真实值比较,误差低于0.8%,表明系统的成像精度高。在定性实验中,分别扫描乳腺体模、甲状腺体模、腰椎体模、胎儿体模、人体前臂,进行三维重建并提取正交切片。实验结果表明,本文提出的系统能够实现三维超声自动扫描与成像,具有一定的实用价值。
郭晓杰,林艳萍,曾祥森,王会祥,汪方[9]（2016）在《基于光学定位跟踪的自由臂三维超声精度标定的研究进展》文中研究表明该文总结回顾了基于光学定位跟踪的自由臂三维超声探头标定方法。该文首先介绍了现有标定方法的研究现状,依据其原理的不同分为点模型、线模型、面模型及无校准块方法;其次介绍了求解标定矩阵的两类算法,包括迭代法和闭式法;然后介绍了评价标定精度的两类指标;最后从标定精度、标定时间、可靠性、适用范围、方便性等方面分析了各种标定方法的特点,并探讨了自由臂三维超声探头标定方法存在的问题及发展趋势。
王江[10]（2016）在《基于自由臂三维超声成像的脊椎二维轮廓线表面重建》文中研究说明随着医学影像技术的发展,医学图像在医学诊断中发挥着越来越重要的作用,二维超声图像由于其无辐射、灵活性和低成本性在医学诊断中有着成熟而广泛的应用。但是,二维超声图像只呈现器官的断面信息,医生需要根据多幅图像凭经验估计出器官的三维特征,诊断结果不够准确,如果将人体器官直接以三维图像的形式直观地显示出来,必然有助于医生进行全面而准确的分析。在三维超声成像技术的研究中,自由臂三维超声成像技术只需在传统的二维超声探头上加装位置传感器获取二维图像的位置信息即可实现三维重建,成本低且方便灵活,因此,自由臂三维超声成像技术成为三维超声重建研究的主要方向。自由臂三维超声系统中,超声探头的标定是至关重要的一步,标定结果直接影响超声图像重建的准确性,本文采用面模体的方法对探头进行了标定,在标定过程中,二维超声图像与位置信息的匹配是影响标定结果的关键步骤,为了提高标定精度及减少标定耗时,本文提出了一中简单快速的时间匹配方法—连续帧控制法,该方法有效降低了一般时间匹配方法的复杂度,对于提高整个系统的实时性有显着作用。医学图像的三维重建方法主要有表面重建和体积重建,在脊椎的三维超声重建中,由于超声图像的特性,由体积重建的结果并不令人满意。因此,本文提出了一种基于二维轮廓线的表面重建方法对脊椎进行三维重建,用超声扫描采集了脊椎模型和人体脊椎的超声图像,然后描绘脊椎的轮廓线,最后对脊椎表面轮廓进行三维重建。本文先对单一的椎骨模型进行了表面重建,重建结果很好的反映了椎骨的实际表面,后分别对多块椎骨组成的脊椎模型和六组真实人体脊椎做了重建实验,实验结果表明,脊椎模型的重建结果优于真实人体脊椎的重建结果,但总的来说,基于二维轮廓线的脊椎重建结果一定程度上能反应脊椎的表面轮廓,能对青少年脊椎侧凸的诊断提供帮助。
二、自由臂三维超声成像的临床应用初探（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、自由臂三维超声成像的临床应用初探（论文提纲范文）
（1）超快速超声血管三维成像技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 超声三维重建技术现状 |
| 1.2.2 超声平面波技术现状 |
| 1.3 本文创新点与结构安排 |
| 第二章 超声三维重建技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 三维重建之数据获取 |
| 2.2.1 基于二维面阵获取数据 |
| 2.2.2 基于机械三维探头获取数据 |
| 2.2.3 基于自由臂的三维数据获取 |
| 2.2.4 坐标数据以及空间旋转矩阵 |
| 2.3 常见的几种重建算法 |
| 2.3.1 基于体素的三维重建 |
| 2.3.2 基于像素的三维重建 |
| 2.3.3 基于函数的三维重建 |
| 2.4 基于VTK的三维渲染实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 超声平面波技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 超声设备的控制流程 |
| 3.2.1 传统聚焦技术的接发控制 |
| 3.2.2 平面波技术的接发控制 |
| 3.3 平面波的数据处理原理及实现 |
| 3.3.1 加权DAS波束合成 |
| 3.3.2 射频数据处理 |
| 3.3.3 空间复合 |
| 3.3.4 数字扫描变换 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 GPU并行计算技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 GPU加速的原理 |
| 4.2.1 异构编程 |
| 4.2.2 核函数 |
| 4.2.3 线程结构 |
| 4.3 GPU并行计算的实现 |
| 4.3.1 三维重建并行计算程序设计 |
| 4.3.2 超声平面波波束合成并行计算程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 超快速超声血管三维成像的实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验系统组成与设备控制 |
| 5.2.1 平面波发射模式的设置 |
| 5.2.2 扫描滑轨的控制 |
| 5.3 传统聚焦方法与平面波方法的重建结果对比 |
| 5.3.1 数据获取 |
| 5.3.2 平面波数据处理 |
| 5.3.3 重建结果分析 |
| 5.4 超快速三维成像实现 |
| 5.4.1 数据的获取与重建 |
| 5.4.2 加速结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）基于六自由度机械臂扫描的三维超声准静态弹性成像系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景 |
| 1.2.1 超声弹性成像技术概述 |
| 1.2.2 三维超声弹性成像技术概述 |
| 1.2.3 医用超声成像机器人系统概述 |
| 1.3 课题的研究意义 |
| 1.4 论文的主要工作和章节安排 |
| 1.4.1 论文的主要工作 |
| 1.4.2 论文的主要工作 |
| 第二章 超声弹性成像和三维重建相关理论 |
| 2.1 超声弹性成像原理 |
| 2.1.1 超声弹性成像概念与原理 |
| 2.1.2 位移估计算法 |
| 2.1.3 应变估计算法 |
| 2.2 三维超声弹性成像数据采集 |
| 2.2.1 面阵超声探头直接采集三维数据 |
| 2.2.2 自由臂式扫描采集 |
| 2.2.3 机械臂式扫描采集 |
| 2.3 超声三维重建原理 |
| 2.3.1 超声三维重建概念与原理 |
| 2.3.2 基于像素的三维重建算法(PBM) |
| 2.3.3 基于体素的三维重建算法(VBM) |
| 2.3.4 基于函数的三维重建算法(FBM) |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于三维卷积神经网络的三维重建算法 |
| 3.1 卷积神经网络的基本概念和原理 |
| 3.1.1 卷积神经网络 |
| 3.1.2 三维卷积神经网络 |
| 3.2 基于3DCNN的三维重建算法 |
| 3.2.1 引言 |
| 3.2.2 数据集的构建 |
| 3.2.3 网络模型结构设计 |
| 3.2.4 网络模型相关参数设置 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 三维超声弹性成像系统的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三维成像系统构成 |
| 4.2.1 系统硬件构成 |
| 4.2.2 系统软件构成 |
| 4.3 系统校准 |
| 4.3.1 系统坐标系描述 |
| 4.3.2 手眼校准 |
| 4.3.3 交叉线校准 |
| 4.3.4 时间校准 |
| 4.4 系统扫描流程的设计与实现 |
| 4.4.1 扫描区域和路径的确定 |
| 4.4.2 探头姿态的确定 |
| 4.4.3 扫描采集数据方案 |
| 4.4.4 超声探头压缩深度的确定 |
| 4.4.5 三维超声弹性成像及可视化 |
| 4.4.6 系统的数据传输和详细工作流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实验设计与结果分析 |
| 5.1 三维重建实验结果与分析 |
| 5.1.1 实验设计 |
| 5.1.2 三维重建结果的评价指标 |
| 5.1.3 实验结果与分析 |
| 5.2 超声弹性体模实验结果与分析 |
| 5.2.1 实验设计 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| 5.3 人体组织实验结果与分析 |
| 5.3.1 实验设计 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）基于目标检测和聚类的脊柱侧弯三维结构再现方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 脊柱侧弯成像技术概述 |
| 1.2.2 基于2.5D超声宽景成像的脊柱侧弯测量技术研究现状 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 |
| 1.3.1 本文主要工作 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第二章 超声椎骨标识的目标检测定位方法 |
| 2.1 脊柱与椎骨结构及其解剖学简介 |
| 2.2 目标检测算法 |
| 2.2.1 模板匹配方法 |
| 2.2.2 基于候选区域的目标检测算法 |
| 2.2.3 基于端到端的目标检测算法 |
| 2.2.4 Tiny-YOLOv3 模型及其在超声椎骨标识检测的应用 |
| 2.2.5 相关的评价指标 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于聚类的脊柱三维再现及其测量方法 |
| 3.1 聚类算法 |
| 3.1.1 KMeans聚类 |
| 3.1.2 DBSCAN聚类 |
| 3.1.3 聚类在寻找横突棘突三维离散点的中心点的应用 |
| 3.2 三维几何学相关理论 |
| 3.2.1 旋转矩阵 |
| 3.2.2 四元数 |
| 3.2.3 欧拉角 |
| 3.3 脊柱三维结构再现与测量 |
| 3.3.1 椎骨位置姿态参数计算 |
| 3.3.2 Cobb角度的计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计与实现 |
| 4.1 系统组成 |
| 4.1.1 硬件构成 |
| 4.1.2 软件设计 |
| 4.2 坐标变换与参数校准 |
| 4.3 系统整体工作流程 |
| 第五章 实验结果与分析 |
| 5.1 实验评估指标 |
| 5.2 超声脊柱体模实验 |
| 5.2.1 实验设计 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| (1)目标检测实验结果 |
| (2)聚类与可视化实验结果 |
| 5.3 在体实验 |
| 5.3.1 实验设计 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 本文工作总结 |
| 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（4）基于自由臂三维超声成像技术的胎头方位自动测量方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究工作及创新点 |
| 1.3.1 本文研究工作 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 1.3.3 本文创新点 |
| 第二章 自由臂三维超声系统 |
| 2.1 医学三维超声成像技术 |
| 2.2 自由臂三维超声定位技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 自由臂三维超声实验平台设计 |
| 3.1 实验系统组成 |
| 3.1.1 硬件组成 |
| 3.1.2 软件组成 |
| 3.2 B超探头标定 |
| 3.2.1 探头标定原理 |
| 3.2.2 标定模型与标定求解 |
| 3.2.3 标定结果验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 胎头方位测量方法 |
| 4.1 头盆关系及其临床意义 |
| 4.1.1 女性骨盆结构及其临床意义 |
| 4.1.2 胎头结构及其临床意义 |
| 4.1.3 分娩中的头盆关系 |
| 4.2 基于自由臂的胎头方位测量方法 |
| 4.2.1 自由臂三维超声重建骨盆平面 |
| 4.2.2 自由臂三维超声定位胎头 |
| 4.2.3 胎头方位计算 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 实验结果与分析 |
| 5.1 定量胎头方位测量实验 |
| 5.1.1 胎头方位测量标准装置实验 |
| 5.1.2 定量对比 |
| 5.2 定性胎头方位测量实验 |
| 5.2.1 脑中线测量模式 |
| 5.2.2 眼眶测量模式 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表论文及科研成果清单 |
| 致谢 |
（5）高频超声三维成像系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外现状及发展 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 三维超声成像方法 |
| 2.1 三维超声数据采集 |
| 2.1.1 机械定位扫描 |
| 2.1.2 带位置传感器的自由臂扫描 |
| 2.1.3 不带位置传感器的自由臂扫描 |
| 2.1.4 二维面阵扫描 |
| 2.2 三维超声数据重建 |
| 2.2.1 基于体素的重建算法 |
| 2.2.2 基于像素的重建算法 |
| 2.2.3 基于函数的重建算法 |
| 2.3 三维超声数据可视化 |
| 2.3.1 面绘制 |
| 2.3.2 体绘制 |
| 2.4 高频超声三维成像方法 |
| 2.4.1 高频超声三维数据采集 |
| 2.4.2 高频超声三维数据重建 |
| 2.4.3 高频超声三维数据可视化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 高频超声三维成像系统设计 |
| 3.1 系统总体设计 |
| 3.2 高频超声二维图像的获取 |
| 3.2.1 二维扫描方案设计 |
| 3.2.2 二维扫描方案实现 |
| 3.3 三维扫描的设计与实现 |
| 3.3.1 三维扫描的设计 |
| 3.3.2 三维扫描的实现 |
| 3.4 VTK三维重建与可视化 |
| 3.4.1 VTK简介 |
| 3.4.2 基于VTK的光线投射算法 |
| 3.4.3 高频超声不透明度和颜色值设计 |
| 3.4.4 高频超声三维图像渲染加速 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 高频超声三维成像结果与分析 |
| 4.1 高频超声三维成像实验 |
| 4.1.1 实验平台介绍 |
| 4.1.2 体模重建实验 |
| 4.1.3 皮肤重建实验 |
| 4.2 高频超声三维图像交互实验 |
| 4.2.1 高频超声三维图像的旋转与缩放 |
| 4.2.2 高频超声三维图像的交互式切割 |
| 4.3 高频超声二维图像间隔对三维成像质量的影响 |
| 4.4 高频超声三维成像配准实验 |
| 4.4.1 ITK配准原理 |
| 4.4.2 ITK配准中的变换函数 |
| 4.4.3 基于ITK的配准实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 研究生期间参与项目 |
| 研究生期间发表的文章与专利 |
| 致谢 |
（6）基于机械臂的医学三维超声自动扫描系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景 |
| 1.2.1 二维超声成像概述 |
| 1.2.2 三维超声成像概述 |
| 1.2.3 机器人超声系统概述 |
| 1.3 课题研究意义 |
| 1.4 论文的主要工作和内容安排 |
| 1.4.1 主要工作 |
| 1.4.2 内容安排 |
| 第二章 机械臂相关理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机械臂末端位姿描述 |
| 2.2.1 位置描述 |
| 2.2.2 方位描述 |
| 2.2.3 位姿描述 |
| 2.3 机械臂坐标转换 |
| 2.3.1 平移变换 |
| 2.3.2 旋转变换 |
| 2.3.3 复合变换 |
| 2.4 六轴机械臂运动学转换关系 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 三维超声自动扫描系统设计与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统构成 |
| 3.2.1 系统硬件构成 |
| 3.2.2 系统软件构成 |
| 3.3 系统校准 |
| 3.4 扫描方法 |
| 3.4.1 扫描区域划分 |
| 3.4.2 扫描路径规划 |
| 3.4.3 确定机械臂位姿 |
| 3.4.4 自动扫描 |
| 3.5 三维重建 |
| 3.6 可视化 |
| 3.7 工作流程总结 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 实验结果与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 校准实验 |
| 4.3 乳房活检与超声培训体模实验 |
| 4.4 甲状腺培训体模实验 |
| 4.5 腰椎培训体模实验 |
| 4.6 人体小臂实验 |
| 4.7 定量实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）基于卷积神经网络图像分割的脊柱三维超声自动扫描系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 三维超声扫描技术概述 |
| 1.2.2 脊柱扫描路径规划方法概述 |
| 1.3 论文的主要工作和章节安排 |
| 1.3.1 论文的主要工作 |
| 1.3.2 论文的章节安排 |
| 第二章 基于卷积神经网络的图像分割算法 |
| 2.1 卷积神经网络 |
| 2.1.1 卷积运算 |
| 2.1.2 激活函数 |
| 2.1.3 池化 |
| 2.2 基于卷积神经网络的图像分割算法 |
| 2.2.1 基于卷积分类网络的图像分割算法 |
| 2.2.2 基于全卷积网络的图像分割算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于全卷积网络的脊柱扫描路径规划 |
| 3.1 数据采集与标记 |
| 3.2 数据增强 |
| 3.2.1 基于几何变换的数据增强 |
| 3.2.2 基于图像色彩要素变换的数据增强 |
| 3.3 图像预处理 |
| 3.4 网络训练 |
| 3.4.1 初始化训练参数 |
| 3.4.2 损失函数 |
| 3.4.3 梯度下降 |
| 3.4.4 随机失活 |
| 3.4.5 权值更新 |
| 3.5 图像后处理 |
| 3.6 结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 脊柱扫描路径规划算法的优化 |
| 4.1 基于移动最小二乘形变的数据增强 |
| 4.1.1 基于控制点的移动最小二乘形变 |
| 4.1.2 基于脊柱控制曲线的移动最小二乘形变 |
| 4.2 基于深度信息的多视角学习 |
| 4.3 基于人体轮廓和曲线拟合的后处理 |
| 4.3.1 基于人体轮廓的分割结果判定 |
| 4.3.2 基于最小二乘法的脊柱扫描曲线拟合 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 脊柱三维超声自动扫描系统设计 |
| 5.1 系统组成 |
| 5.2 坐标变换与参数校准 |
| 5.2.1 图像坐标系与Kinect坐标系之间的坐标变换 |
| 5.2.2 Kinect坐标系与C4 机器人坐标系之间的坐标变换与参数校准 |
| 5.3 脊柱的自动扫描实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）三维超声自动扫描与成像系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 超声医疗机器人研究现状 |
| 1.2.1 自动乳腺超声扫查系统 |
| 1.2.2 远程超声扫描系统 |
| 1.2.3 其它类型的超声医疗机器人 |
| 1.3 课题研究意义 |
| 1.4 论文的主要工作和章节安排 |
| 1.4.1 论文的主要工作 |
| 1.4.2 论文的章节安排 |
| 第二章 三维超声成像技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据采集 |
| 2.2.1 机械扫描 |
| 2.2.2 自由臂扫描 |
| 2.2.3 二维阵列换能器扫描 |
| 2.3 三维重建 |
| 2.4 三维可视化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 三维超声自动扫描与成像系统设计 |
| 3.1 系统组成 |
| 3.1.1 系统硬件组成 |
| 3.1.2 系统软件组成 |
| 3.2 系统校准 |
| 3.2.1 Kinect使用步骤 |
| 3.2.2 Kinect坐标系与三维运动台坐标系之间的空间校准 |
| 3.2.3 超声图像坐标系与重建体积坐标系之间的空间校准 |
| 3.2.4 时间校准 |
| 3.3 获取组织表面图像并绘制组织表面轮廓 |
| 3.4 划分扫描范围 |
| 3.5 规划扫描路径 |
| 3.6 自动扫描 |
| 3.7 三维重建 |
| 3.8 三维可视化 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 实验结果与分析 |
| 4.1 定量实验 |
| 4.2 乳腺体模扫描与成像实验 |
| 4.3 甲状腺体模扫描与成像实验 |
| 4.4 腰椎体模扫描与成像实验 |
| 4.5 胎儿体模扫描与成像实验 |
| 4.6 人体前臂扫描与成像实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）基于光学定位跟踪的自由臂三维超声精度标定的研究进展（论文提纲范文）
| 1 超声精度标定方法 |
| 1.1 点模型 |
| 1.1.1 单点模型 |
| 1.1.2 多点模型 |
| 1.2 线模型 |
| 1.2.1 三线校准块 |
| 1.2.2 N线校准块 |
| 1.3 面模型 |
| 1.4 无校准块方法 |
| 2 超声探头标定算法 |
| 2.1 迭代法 |
| 2.2 闭式法 |
| 3 超声标定精度评价方法 |
| 3.1 精密度 |
| 3.2 准确度 |
| 4 总结 |
| 5 展望 |
（10）基于自由臂三维超声成像的脊椎二维轮廓线表面重建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 论文内容与结构 |
| 1.3 论文创新点 |
| 第二章 自由臂三维超声成像技术 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 三维超声成像系统简介 |
| 2.3 自由臂三维超声成像系统 |
| 2.3.1 设备 |
| 2.3.2 PATRIOT运动跟踪器 |
| 2.3.3 自由臂三维超声系统整体过程 |
| 2.4 超声图像采集方法 |
| 2.4.1 准备工作 |
| 2.4.2 采集方法与步骤 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 超声探头的标定 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 时间标定 |
| 3.2.1 连续帧控制法原理 |
| 3.2.2 标定方法 |
| 3.2.3 标定结果 |
| 3.3 探头标定 |
| 3.3.1 标定原理与方法 |
| 3.3.2 标定图像的采集及处理 |
| 3.3.3 标定结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 二维轮廓线表面重建算法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 算法原理 |
| 4.3 最短对角线法 |
| 4.4 算法实现过程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于二维轮廓线的脊椎表面重建 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 脊椎超声图像的采集及处理 |
| 5.2.1 脊椎图像采集方法 |
| 5.2.2 脊椎模型 |
| 5.2.3 人体脊椎 |
| 5.3 脊椎重建方法与过程 |
| 5.4 脊椎重建结果及分析 |
| 5.4.1 脊椎模型重建结果 |
| 5.4.2 人体脊椎重建结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 |
| 致谢 |
四、自由臂三维超声成像的临床应用初探（论文参考文献）
- [1]超快速超声血管三维成像技术研究[D]. 陈林. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]基于六自由度机械臂扫描的三维超声准静态弹性成像系统研究[D]. 姚家楠. 华南理工大学, 2020(02)
- [3]基于目标检测和聚类的脊柱侧弯三维结构再现方法研究[D]. 邓其锋. 华南理工大学, 2020(02)
- [4]基于自由臂三维超声成像技术的胎头方位自动测量方法研究[D]. 覃树城. 暨南大学, 2019(02)
- [5]高频超声三维成像系统的研究与实现[D]. 王文赛. 北京协和医学院, 2019(02)
- [6]基于机械臂的医学三维超声自动扫描系统设计与实现[D]. 兰九龙. 华南理工大学, 2019(02)
- [7]基于卷积神经网络图像分割的脊柱三维超声自动扫描系统研究[D]. 刘宇波. 华南理工大学, 2019(01)
- [8]三维超声自动扫描与成像系统研究[D]. 吴博文. 华南理工大学, 2017(06)
- [9]基于光学定位跟踪的自由臂三维超声精度标定的研究进展[J]. 郭晓杰,林艳萍,曾祥森,王会祥,汪方. 上海交通大学学报(医学版), 2016(10)
- [10]基于自由臂三维超声成像的脊椎二维轮廓线表面重建[D]. 王江. 云南大学, 2016(02)