骨医学图像分割：基于MRI和CTA的三维方法研究

本文主要探讨的是人体骨骼医学图像处理技术的研究，特别是在脊椎磁共振成像（MRI）和CT血管造影（CTA）领域的应用。MRI因其高分辨率和多模态特性，常用于观察骨骼的软组织细节，而CTA则提供了骨骼结构的三维视图，对于血管和骨骼结构的分析至关重要。图像分割作为医学图像处理的关键环节，其目标是准确地从医疗影像中分离出骨骼结构，以便于医生进行诊断。 文章首先介绍了医学图像处理在临床诊断中的核心作用，强调了高质量图像分割对于提升诊断效率和准确性的重要性。作者陈耿在硕士研究生阶段，针对人体骨骼的特性，选择从二维图像和三维体数据入手，探索针对不同骨骼类型的分割方法。这可能包括基于阈值的方法、边缘检测算法（如Canny边缘检测）、区域生长算法、以及近年来发展起来的深度学习和机器学习技术，如卷积神经网络（CNN）在骨骼分割中的应用。 研究过程可能涵盖了对现有骨骼分割算法的评估和改进，如结合先验知识、自适应阈值调整、以及融合多模态信息以提高分割效果。此外，还可能探讨了如何处理骨骼图像中的噪声、纹理复杂性以及形态多样性等问题，这些都是实现准确分割时需要克服的技术挑战。 论文的指导教师张菁教授和企业导师冯涛主任医师的指导，反映了研究过程中理论与实践的结合，以及跨学科的合作。工程领域为软件工程，意味着在研究过程中可能采用了计算机编程和算法优化来优化分割性能。论文的评审过程由潘海为副教授负责，确保了研究的学术严谨性和质量。 整个论文的撰写遵循了哈尔滨工程大学的规范，包括学位论文原创性声明，作者承诺所有工作独立完成，且尊重知识产权。论文提交和答辩的时间节点表明这是一个在2017年进行的项目，研究成果对于医学影像分析领域的实际应用具有重要意义。 本文研究了人体骨骼医学图像处理的关键技术，通过深入的理论分析和实践应用，旨在提升骨骼图像的分割精度，为医生提供更精准的诊断支持，同时展示了软件工程背景下的交叉学科研究方法。