基于IVUS图像分割和CAG三维重建技术的数据融合研究的开题报告_第1页
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文档简介

基于IVUS图像分割和CAG三维重建技术的数据融合研究的开题报告一、研究背景及意义随着全球老龄化进程的不断加速，心脑血管疾病的发生率不断上升，成为国际公认的重要死亡原因之一。而冠状动脉疾病是心脑血管疾病的重要组成部分，常常导致心肌梗死、冠心病等严重并发症。因此，对于冠状动脉病变的准确诊断和早期干预显得尤为重要。如今，IVUS（IntraVascularUltraSound）成像技术因其可靠性和准确性在冠状动脉病变的临床中得到广泛应用。但是，只有通过前后对比，才能更好地发现病变情况，为此可结合CAG（CoronaryAngiography）三维重建技术进行数据融合，优化冠状动脉病变诊断的准确性。二、研究内容和方法本研究的基本内容为，以IVUS图像为基础，结合CAG三维重建技术将两者融合，建立具有完整信息的冠状动脉三维模型，为病变的诊断和评估提供更加准确的信息，具体研究内容如下：（1）对IVUS图像进行图像预处理，包括自适应阈值分割、去噪、平滑等操作，提取出冠状动脉截面的轮廓信息。（2）利用三角剖分算法将提取得到的轮廓点云数据构建冠状动脉的三维形态。（3）基于CAG数据建立冠状动脉三维模型，利用配准算法将建立好的IVUS三维模型融合到CAG三维模型中。（4）基于融合后的三维模型，进行病变分析和诊断，以提高诊断准确率。本研究主要采用的方法包括：图像处理、三角剖分算法、数据融合、配准算法和病变分析。三、研究目标和创新点本研究旨在通过数据融合技术，建立具有完整信息的冠状动脉三维模型，实现对冠状动脉病变的准确诊断和评估。具体的研究目标如下：（1）实现IVUS图像的自动分割和三维形态建模。（2）实现CAG数据的三维重建和配准。（3）实现IVUS和CAG数据的融合，建立完整的冠状动脉三维模型。（4）进行冠状动脉病变分析和诊断。本研究的创新点主要体现在以下方面：（1）采用IVUS图像和CAG数据进行数据融合，建立具有更加完整信息的冠状动脉三维模型。（2）针对IVUS图像的自动分割和三维形态建模问题，采用自适应阈值分割和三角剖分算法进行处理。（3）采用配准算法实现IVUS和CAG数据之间的配准，并进行冠状动脉病变分析和诊断。四、研究方案和预期结果本研究的研究方案如下：（1）数据获取：获取IVUS图像和CAG数据。（2）图像预处理：对IVUS图像进行自适应阈值分割、去噪、平滑等操作，得到冠状动脉轮廓信息。（3）三维形态建模：采用三角剖分算法将轮廓点云数据构建成冠状动脉的三维形态。（4）CAG三维重建：建立CAG三维模型。（5）数据融合：采用配准算法实现IVUS和CAG数据的融合。（6）病变分析和诊断：基于融合后的三维模型进行病变分析和诊断，提高诊断准确率。预期研究结果如下：（1）成功完成IVUS图像的自动分割和三维形态建模。（2）成功完成CAG数据的

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