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口腔醫學圖像處理/信息科學技術學術著作叢書

  • 作者：夏澤洋//甘陽洲|責編:魏英傑
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030722546
  • 出版日期：2022/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：155
人民幣：RMB 108 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對臨床口腔正畸治療中不同應用場景下掃描得到的各類CT圖像，系統地介紹口腔組織分割與重構方法。具體方法上，首先分析目前已有的傳統口腔CT圖像組織分割方法，並以水平集方法為例介紹口腔CT圖像組織分割的基本架構。然後，在此基礎上詳細闡述常規掃描CT圖像、有金屬偽影CT圖像和閉頜掃描CT圖像中牙齒的分割方法。同時，介紹基於深度學習的口腔CT圖像組織分割方法。最後，論述如何利分割得到的口腔組織輪廓重構相應模型的方法，以及一種基於口腔CT圖像與激光掃描圖像融合的牙齒模型重構方法。
    本書既適合醫工交叉領域研究、開發及應用人員學習，也可作為口腔臨床醫師技術參考，還可作為相關專業本科生及研究生教材或參考書籍。
作者介紹
夏澤洋//甘陽洲|責編:魏英傑
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  口腔正畸背景與臨床治療現狀
    1.1.1  錯頜畸形與正畸治療背景
    1.1.2  傳統的正畸診療輔助方法
  1.2  口腔CT圖像在正畸治療中的重要作用
    1.2.1  數字化模型應用於正畸治療的優勢
    1.2.2  牙頜三維圖像數據獲取方式
    1.2.3  口腔CT圖像處理研究必要性
  1.3  國內外研究進展及存在的主要問題
    1.3.1  國內外研究進展
    1.3.2  存在的主要問題
  1.4  本書主要內容
  參考文獻
第2章  基於傳統方法的口腔CT圖像組織分割基本架構
  2.1  水平集方法概述
    2.1.1  曲線演化理論
    2.1.2  水平集方法
  2.2  口腔CT圖像牙齒分割總體框架
  2.3  口腔CT圖像牙齒分割中形狀先驗的計算
  2.4  口腔CT圖像牙齒分割中相鄰牙齒輪廓的分離
    2.4.1  已有的相鄰牙齒分離方法及存在的問題
    2.4.2  基於Radon變換的相鄰牙齒分離線提取
    2.4.3  實驗結果與分析
  2.5  口腔CT圖像牙齒分割中初始切片的選擇與分割
    2.5.1  初始切片的選擇
    2.5.2  初始切片的分割
  2.6  口腔CT圖像中牙槽骨的分割
  2.7  本章小結
  參考文獻
第3章  基於混合水平集模型的獨立牙齒分割方法
  3.1  用於口腔CT圖像牙齒分割的混合水平集模型
    3.1.1  局部灰度能量
    3.1.2  集成梯度方向檢測的邊界檢測能量
    3.1.3  全局灰度能量
    3.1.4  形狀先驗約束能量
    3.1.5  混合水平集模型的能量函數
  3.2  混合水平集模型參數自適應選擇策略
  3.3  實驗結果與分析
    3.3.1  實驗數據與驗證方法
    3.3.2  定性分割結果及比較
    3.3.3  量化分割結果及比較
    3.3.4  計算效率
    3.3.5  參數穩定性分析
    3.3.6  可靠性分析
  3.4  本章小結
  參考文獻
第4章  基於先驗形狀水平集模型的有金屬偽影CT圖像牙冠分割方法
  4.1  先驗形狀模型的學習
    4.1.1  牙冠先驗形狀訓練樣本及其對齊

    4.1.2  基於PCA與高斯分佈的形狀統計模型
    4.1.3  基於非參數估計的形狀統計模型
  4.2  基於先驗形狀的水平集分割
  4.3  實驗結果與分析
    4.3.1  實驗數據
    4.3.2  定性實驗結果與比較
    4.3.3  量化分割性能
  4.4  本章小結
  參考文獻
第5章  基於網格模型分割的上下頜閉頜掃描CT圖像牙齒分割方法
  5.1  基於網格模型分割的閉頜掃描CT圖像牙齒分割總體框架
  5.2  網格模型分割基本理論
    5.2.1  三角網格模型與網格模型分割概述
    5.2.2  網格模型曲率估計
    5.2.3  網格模型平均測地線距離
  5.3  上下頜咬合的牙齒網格模型分割
    5.3.1  相互接觸的上下頜牙齒檢測
    5.3.2  相互接觸的牙齒網格模型總體分割流程
    5.3.3  分割高度函數
    5.3.4  快速分水嶺演算法
    5.3.5  模型修復
  5.4  實驗驗證
    5.4.1  定性分割結果
    5.4.2  量化分割結果
  5.5  本章小結
  參考文獻
第6章  基於深度學習的口腔CT圖像組織分割方法
  6.1  人工神經網路概述
    6.1.1  神經元
    6.1.2  前饋神經網路
    6.1.3  反向傳播演算法
    6.1.4  傳統神經網路存在的問題
  6.2  卷積神經網路
    6.2.1  卷積神經網路的結構
    6.2.2  卷積神經網路的訓練
    6.2.3  經典的深度卷積神經網路
    6.2.4  用於圖像語義分割的卷積神經網路
  6.3  基於深度學習的口腔CT圖像牙齒分割方法
    6.3.1  圖像預處理
    6.3.2  牙齒初始分割與精確分割
    6.3.3  牙齒VOI提取
  6.4  實驗驗證
    6.4.1  實驗數據
    6.4.2  定性分割結果
    6.4.3  量化分割結果
  6.5  本章小結
  參考文獻
第7章  基於CT圖像的口腔組織重構方法
  7.1  口腔組織重構總體流程
  7.2  基於移動立方體法的牙齒及牙槽骨表面三維模型重構

    7.2.1  移動立方體法簡介
    7.2.2  基於移動立方體法的牙齒及牙槽骨表面模型重構流程及結果
  7.3  基於布爾運算的牙周膜三維模型重構
    7.3.1  牙齒及牙槽骨實體模型重構
    7.3.2  牙周膜實體模型重構
  7.4  本章小結
  參考文獻
第8章  基於口腔CT圖像與激光掃描圖像融合的牙齒模型重構方法
  8.1  基於CT圖像與激光掃描圖像融合的牙齒模型重構總體方案
  8.2  模型配准
    8.2.1  基於PCA的模型粗配准
    8.2.2  基於ICP的模型精配准
  8.3  模型拼接融合
  8.4  實驗驗證
    8.4.1  配准結果
    8.4.2  融合拼接結果
  8.5  本章小結
  參考文獻
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