基于IVUS图像序列的关键帧提取及临床应用研究的开题报告_第1页
基于IVUS图像序列的关键帧提取及临床应用研究的开题报告_第2页
基于IVUS图像序列的关键帧提取及临床应用研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于IVUS图像序列的关键帧提取及临床应用研究的开题报告一、研究背景血管疾病是世界范围内的主要健康问题之一，冠状动脉粥样硬化是一种常见的血管疾病，常会引起心血管事件，如心梗和中风。血管成像技术在治疗和预测心血管事件中起着重要作用。在血管成像技术中，经导管内超声成像（IVUS）是一种重要的血管成像技术，它可以直接显示冠状动脉内壁的结构，提高冠状动脉狭窄的准确诊断率。但是，由于IVUS生成的图像序列异常复杂，尤其是在冠心病患者中，IVUS图像序列通常包括数千张图像，限制了其在临床实践中的应用。二、研究目的本研究的主要目的是利用图像处理技术提取IVUS图像序列中的关键帧，并研究这些关键帧在临床应用中的价值。具体来说，本研究将探讨以下问题：1.如何利用图像处理技术提取IVUS图像序列中的关键帧？2.对提取的关键帧进行特征提取和分类，建立IVUS图像序列的特征集和分类模型；3.分析关键帧在临床血管成像中的应用，如辅助冠状动脉狭窄病变的诊断和治疗方案的选择等。三、研究内容1.IVUS图像序列的预处理。由于IVUS图像序列通常存在噪声和失真等问题，需要对其进行预处理，包括去除噪声、校正失真等。2.关键帧提取算法的研究。采用图像处理技术对IVUS图像序列进行分析，提取关键帧。本研究将探讨多种关键帧提取算法，比较它们的性能和效果，选择最优算法。3.关键帧特征提取和分类模型的建立。提取关键帧的特征，包括形状、纹理等特征，以建立IVUS图像序列的特征集。然后，采用机器学习技术建立分类模型，用于对新的IVUS图像序列进行分类。4.实验设计和结果分析。对选定的算法进行实验，比较其性能和效果。同时，对关键帧算法提取的IVUS图像序列进行临床应用分析，评估其在冠状动脉狭窄病变诊断和治疗方案选择中的价值。四、研究意义1.通过关键帧提取算法，可以将IVUS图像序列压缩为数十张图像，提高成像效率，为临床应用提供更好的服务。2.建立IVUS图像序列的特征集和分类模型，可以为临床血管成像提供更准确的诊断和治疗方案选择，提升临床应用水平。3.本研究提供了一种新的思路和技术手段，扩展了图像处理技术在医学领域的应用范围。五、研究方法和技术路线本研究主要采用计算机视觉和机器学习技术，具体方法和技术路线如下图所示：六、研究计划|时间节点|研究任务||:-----|:----:||第1-2个月|研究IVUS图像序列的预处理算法，并完成程序实现；||第3-4个月|研究关键帧提取算法，并比较不同算法的性能和效果；||第5-6个月|研究关键帧特征提取算法，并建立IVUS图像序列特征集；||第7-8个月|研究分类模型，并完成程序实现；||第9-

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论