MFC驱动的MRI脑出血精确计算方法及其课程设计

本篇文档是一份关于C++编程语言的优质课程设计，专注于基于MFC（Microsoft Foundation Classes）的MRI（磁共振成像）影像脑出血量的精准计算。课程设计者针对脑出血病人的治疗需求，提出了一种精确计算脑出血量的新方法。该方法首先对MRI影像进行预处理，识别出血区域，然后利用MFC对这些像素进行计算，以减少误差，主要误差来源仅限于图像扫描层数和预处理操作的准确性。 在概述部分，课程强调了脑出血对治疗方案选择的重要性，以及当前计算方法可能存在较大误差的问题。通过对比CT计算法和其它传统方法，提出了基于MPC的新型计算流程。课程设计包括以下几个关键章节： 1. **第一章：概述** - 提供脑出血的基本定义和其在老年人群中的严重性，以及现有计算方法的局限性。 2. **第二章：MPBM原理和操作步骤** - 分析脑出血时脑组织结构特点，讨论当前计算方法如CT法，然后介绍MPBM（MFC-based Precise Blood Volume Measurement）的基本原理和操作流程，涉及血肿体积计算的详细步骤。 3. **第三章：概要结构设计** - 介绍了概念结构设计，子模块设计如图片读取、像素计算和结果显示模块，明确了系统架构。 4. **第四章：详细设计** - 进一步深入MFC对话框设计，以及具体操作功能设计，如图片读取功能和像素计算的实现。 5. **第五章：程序调试** - 包括调试过程、测试策略，如程序运行、执行过程分析和测试结果的评估。 在整个设计过程中，作者参考了相关研究论文来确保方法的科学性和准确性，如闫乐卡等人的研究，用于对比不同计算法的效果。完成期限设定在2017年2月15日至6月10日，表明这是一项严谨的时间管理项目。最后，文档还包含了指导教师和课程负责人的签名，以及一份心得体会和参考文献列表，体现了学习者的深入理解和学术贡献。 这份课程设计提供了一个实用且精确的脑出血量计算工具，通过MFC结合MRI影像处理技术，有望改善脑出血病人的诊疗效果。