导读:本文包含了统计形状模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,形状,内耳,图像,表面,多项式,颅骨。
统计形状模型论文文献综述
杨稳,刘晓宁,朱菲,赵尚豪,王世雄[1]（2019）在《基于统计形状模型的颅骨自动性别识别》一文中研究指出颅骨性别识别是法医人类学的热门研究课题之一,在刑侦、考古人类学等领域具有重要的研究价值。以往的颅骨性别识别是人类学家通过经验观察形态或对具有性别二态性差异的特征进行测量分析确定的,主观性较强。文中提出了一种用于叁维数字化颅骨的自动性别识别方法。首先构建用于颅骨的统计形状模型,然后将高维颅骨特征投影到低维形状空间,最后使用Fisher判别分析在低维形状空间对颅骨进行分类。这种方法结合了测量法和形态学方法的优点,操作方便,无需专业人员和繁琐的手动测量。实验选择267个维吾尔族的颅骨模型,男性114个,女性153个。其中76个男性和102个女性的颅骨用来建立性别判别模型,其余的用来验证。实验结果表明,所提方法对维吾尔族男性和女性颅骨性别识别的正确率分别为94.7%和92.1%,留一交叉检验表明该方法具有较高的准确率。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年06期）
李熹,吴曙智,郑炎焱,陈晓素,杨晓国[2]（2018）在《双侧内耳统计形状模型》一文中研究指出目的探讨建立双侧内耳统计形状模型的方法和影响因素,并探讨使用平均双侧内耳模型作为带空间信息的标准模型。方法通过Otsu法以及手动分割37例双侧内耳模型,对模型进行配准并生成统计形状模型,观察测量标准模型空间信息。结果 Otsu法可以分割获取高质量内耳模型,模型配准后使用Statismo 0.81软件可以生成稳定的内耳统计形状模型,其导出的平均模型空间方向信息具有代表性。结论双侧内耳统计形状模型可以导出平均模型作为带空间方向信息的标准模型。(本文来源于《解剖学报》期刊2018年06期）
汪晓,郭可贵,王远,陈江,严波[3]（2018）在《基于统计形状模型的绝缘子“掉串”检测算法》一文中研究指出在电力系统中,利用计算机视觉和图像处理技术对绝缘子的状态进行检测,在保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用;针对玻璃绝缘子自爆导致其脱落的"掉串"问题,文章提出了一种基于统计形状模型的绝缘子"掉串"检测算法,该算法首先对输入图像进行预处理;其次提取感兴趣的目标区域,该区域内应包含绝缘子信息;然后利用GLOH描述子来精确定位绝缘子,再利用统计形状模型在图像分割方面的优势来精确分割绝缘子;最后对分割出的绝缘子的位置进行分析,以达到检测绝缘子是否存在脱落的目的;实验结果说明了文章方法可以准确地判断出绝缘子是否存在脱落现象。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年03期）
吴佳奇[4]（2018）在《基于叁维统计形状模型的多器官分割算法研究》一文中研究指出医学图像分割是计算机辅助诊断的重要基础,由分割获得的体数据在器官叁维重建、病理分析、病情跟踪、治疗规划、手术导航、可视化医疗和医学教学等领域具有重要意义。由于医学图像具有多样性和复杂性,通常呈现模糊性和不均匀性,影响了分割的准确度。统计形状模型是一种基于全局先验的医学图像分割方法,具有较高的准确度和稳定性,被广泛应用于医学图像分割领域。在此基础上,基于叁维统计形状模型的多器官分割,充分利用多器官结构中器官的相对空间信息,可以同时得到多个器官的分割结果,有助于模型的初始定位,并提高分割结果的准确度、稳定性和效率。标记点的对应是叁维统计形状模型构建的关键步骤,对于模型质量以及基于模型的分割精度有重要影响。本文提出一种基于边收缩表面化简和微分同胚Demons球面配准的标记点对应方法。使用化简得到的参考形状代替均匀分布的参考形状,提高了标记点对原始形状的表达能力;使用微分同胚Demons球面配准方法利用形状梯度和表面曲率特征实现训练集中轮廓配准,提高了标记点对应的准确度。实验结果表明,本文方法构建的模型具有较高的专一性,对后续分割应用的准确度具有积极的影响。同时,本文提出了一种基于叁维统计形状模型多器官分割算法,实现了胸部CT中左肺、右肺以及心脏叁个器官的同时分割。由于单器官点分布模型的可拓展性,将叁个器官的表面网拼接,联合构成一个整体表面网结构,构成多器官模型。图像分割实验采用“留一法(leave-one-out)”,我们比较了叁个左肺、右肺和心脏的单器官统计形状模型以及一个联合了左肺、右肺和心脏的多器官统计形状模型。实验结果表明,与单器官分割方法相比,本文提出的基于统计形状模型的多器官分割算法平均准确度提高了 1.05%,左肺以及心脏的最低准确度分别提高了 18.55%和28.72%,且各器官分割准确度均大于70%,说明本文算法具有更高的准确度、稳定性和效率。(本文来源于《天津工业大学》期刊2018-01-20）
朱珊珊[5]（2017）在《基于统计形状模型的叁维内耳MRI图像自动分割研究》一文中研究指出内耳器官图像分割可以为临床诊断和治疗提供可靠的解剖信息,为内耳的叁维可视化和空间方向测量提供依据,其中标准空间坐标内耳模型的建立对耳石症复位诊疗手法的理论研究具有指导性价值。由于内耳MRI图像的灰度分布与邻近的脑脊液等组织相近,同时内耳的拓扑结构复杂,所以边界不易确定。传统的图像分割方法通常仅利用了图像的灰度信息,未充分应用组织器官的解剖位置以及形状等先验信息,因此内耳自动分割的效果并不理想。针对这一问题,本文创新地提出基于统计形状模型的叁维水平集内耳自动分割方法。首先,由耳科专家手动分割一组内耳模型作为训练样本,进行统计分析获得内耳的统计形状模型;接下来,通过叁维刚性配准方法获得内耳的感兴趣区域;然后,将统计形状模型中的内耳平均形状模型作为水平集函数的初始轮廓,利用模型到体数据的叁维配准技术将其映射到内耳感兴趣区域上,实现初始轮廓的自动定位;最后,通过叁维阈值水平集分割算法完成内耳的精分割。运用面绘制方法可视化内耳的分割结果,并与耳科专家手工标定的金标准进行对比。实验结果证明,本文提出的方法能够实现内耳的自动分割,并且分割精度可以满足临床需求。此外,还研究了基于GPU数据处理的人体皮肤组织频谱域光学相干层析实时成像的问题。(本文来源于《南京理工大学》期刊2017-12-01）
曹鹏[6]（2016）在《基于统计的卷焊圆筒初始几何形状模型的研究》一文中研究指出圆筒受外压或轴压时,初始几何缺陷往往造成其临界失稳载荷下降,难以采用理论方法对含缺陷圆筒的临界失稳载荷进行求解。随着计算机计算能力和数值模拟技术的发展,使得圆筒稳定性数值模拟研究的方法越来越成熟。数值模拟时,现有的圆筒缺陷模型对卷焊圆筒几何缺陷不能够很好的表征。本文将实测卷焊圆筒初始几何形貌数据进行处理,通过统计方法提取出一种卷焊圆筒初始几何缺陷的统计缺陷模型,为后续的卷焊圆筒几何缺陷的研究提供一种可行的缺陷模型生成办法。该模型相比“一致缺陷模态法”和傅里叶级数模型,对卷焊圆筒几何缺陷的描述与实际情况更为符合。为验证模型在圆筒稳定性数值模拟中适用性,分别采用“一致缺陷模态法”、傅里叶级数模型和统计缺陷模型对卷焊圆筒受外压和受轴压的情况进行模拟,并与实验结果进行了对比,结果表明相比其他两种模型统计缺陷模型模拟结果与实验结果相比误差更小,分布更加均匀。现行的标准中采用形状折减系数来涵盖几何缺陷的影响,但并没有提及材料屈服强度对形状折减本身的影响,即认为不同材料屈服强度外压圆筒临界失稳压力的形状缺陷折减量与材料屈服强度无关。作者在模拟计算外压圆筒临界失稳压力为完美圆筒80%时允许最大几何缺陷值e变化曲线时,发现形状缺陷折减不仅与几何缺陷模型有较大关系,而且材料屈服强度也对形状缺陷折减有一定的影响。本文通过构造叁种不同屈服强度的材料应力应变曲线,应用构造的材料曲线采用不同缺陷模型分别模拟得到了外压圆筒临界失稳压力为完美圆筒80%时的最大几何缺陷值e的变化曲线,并与ASME标准体系中的规定进行了比较,采用这种方法探讨了屈服强度对形状缺陷折减的影响。结果表明外压圆筒临界压力为完美圆筒80%时所允许的几何缺陷极值e随着材料屈服强度的增大而增大,当材料为线弹性材料时达到最大。由此说明外压圆筒随几何缺陷增大的临界失稳压力折减量随材料屈服强度增大而减小,即相同缺陷值对不同材料屈服强度外压圆筒临界失稳压力的形状缺陷折减量随屈服强度增大而减小。总结全文,本文提出的统计缺陷模型相比其他缺陷模型对卷焊圆筒几何缺陷的描述与实际情况更为符合,在模拟结果上与实验更吻合。本文还通过模拟研究分析了材料屈服强度对外压圆筒临界失稳压力形状缺陷折减的影响,在后续的相关标准修订中,该问题值得重点关注。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2016-12-01）
牛百铃[7]（2015）在《肺部CT图像叁维统计形状模型的构建》一文中研究指出医学图像分割在计算机辅助诊断、病理分析、虚拟模型建立中具有重要作用。它是医学图像处理、内容分析和理解的基础。由于人体解剖结构、组织器官形状在个体间存在较大差异,仅依靠图像灰度信息并不能得到稳定的分割效果。基于形变模型方法的图像分割方法,由于是把目标对象形状作为先验知识,在医学图像处理方法中显示出了广泛的适用性。而构建形状模型的质量是利用形变模型方法进行图像分割的关键。构建形状模型主要包括叁个步骤：获得关心对象的表面数据集；在表面数据集上匹配特征标记点；将特征标记点构成训练样本集进而获得形变分布。本文提出了一种基于表面变量化的统计形状模型构建算法,利用球面保角映射技术实现了在目标对象表面上特征点的自动匹配。首先利用区域增长获得物体单表面,然后利用球面保角映射作为单表面变量化方法,通过把保角映射中的叁点约束条件与零质心约束条件对获得模型产生的影响进行了比较,得出叁点约束条件获得的模型,专一性能力要好于零质心约束条件,最后用迭代点逼近算法实现了训练模型样本集的刚配准。用86个肺部样本对构建的统计模型进行了通用性和专一性的评估,数据表明：随着样本数量的增加,模型的通用性变强,专一性变好。(本文来源于《天津工业大学》期刊2015-12-01）
倪波,何发智,袁志勇[8]（2015）在《一种基于动力学统计形状模型的超声图像分割方法》一文中研究指出从2D超声图像中分割出病灶区域的轮廓是计算机辅助治疗中制定术前计划的重要步骤.然而,有效的超声图像分割方法依旧是一个挑战性难题,主要原因有两个:(1)超声图像自身固有的低信噪比和灰度分布不均匀造成的病灶区域局部边缘模糊;(2)成像过程中病人呼吸或外部挤压容易造成体内软组织的形变从而引起病灶区域的几何轮廓的复杂性.这些因素导致许多分割方法不容易收敛到真实的病灶区域.为解决以上问题,本文提出了一种基于动力学统计形状模型的分割方法.首先,该方法定义一种时间序列模型用作病灶区域形状的参数化表示模型,并用随机差分方程(stochastic difference equation,SDE)作为轮廓的动力学生成模型;然后利用Fokker-Planck方程(FPE)的性质和对样本集进行统计建模推导出动力学生成模型的系数项和形状先验概率,我们称此统计形状模型(statistical shape model,SSM)为SF-SSM;此外,根据超声图像中病灶区域内外灰度变化的统计信息并结合半径时间序列模型构建了一种径向轮廓特征模型(radial profile feature model,RPFM),该模型为先验形状提供置信区域和似然概率;最后,分割的优化过程被转化为求最大后验概率的过程.为了验证本文方法的性能,采用真实的临床超声图像作为训练和测试集合,并与其他3种典型的分割方法在同一测试集合中进行比较.实验结果显示,在不同质量的超声图像中,本文方法提供了更准确的分割结果.此外,该方法友好的初始化方式提高了交互式分割的效率,从而提高了计算机辅助治疗的效率和效果.(本文来源于《中国科学:信息科学》期刊2015年11期）
李旭辉[9]（2015）在《基于统计形状模型的肝脏自动分割算法的研究》一文中研究指出随着计算机技术的快速发展,计算机辅助诊断治疗技术在一些医疗发达国家的相应领域取得了较快的发展,特别是在涉及医学影像学的领域。实践证明,计算机辅助诊疗在提高诊断准确率、减少漏诊、提高工作效率等方面起到了积极的促进作用。叁维CT图像肝脏自动分割对于肝体积测量,手术切除计划,术后康复检测等临床诊疗方案是至关重要的。然而,肝脏与周围组织密度极为相似,肝脏形状、纹理的诸多可变性,肝病灶对肝脏的影响,成像过程中产生的伪影,都是肝脏自动分割是具有挑战性的因素。近年来,基于模型的分割方法已成为图像分析领域最流行的技术之一,模型包含了感兴趣结构的形状与外观特征信息,正是由于这些内在的先验信息,基于模型的方法在面对图像伪影和干扰问题表现更稳定,统计形状模型更是涵盖了形状间普遍的差异,因此统计形状模型可以胜任自然可变性相当大的肝脏分割的研究。定义明确的形状匹配是构建统计形状模型的必要条件,基于点分布模型的单纯形网格拥有简单的拓扑几何特性,因而用于本文的形状表示。定义训练集网格点密集匹配关系,成为叁维模型构建过程中最具挑战性的部分,同时也是影响模型质量的主要因素。手动标记确定匹配的方法不仅耗费时间,而且需要专家辅助,在叁维模型中工作量更大,点匹配的确定更加困难。实际上,自动计算匹配的算法都是基于配准操作的,本文提出了基于体数据之间配准的方法,确立网格点匹配,接着采用一种改进的单纯形网格变形模型优化生成的网格,使网格与训练图像肝脏边界吻合。在待分割图像上初始化形状模型后,需要目标区域的外观特征指导分割,本文在网格边界,内部,外部分别提取叁类剖面特征,训练K近邻分类器构建肝脏区域的外观模型。在分割过程中,模型初始化远离感兴趣结构将会导致分割完全失败,通过训练AdaBoost分类器快速准确地实现模型定位。本文的分割算法是一种由粗到细的主动形状模型搜索流程,在统计形状模型的硬约束下,拟合外观模型预测的轮廓,实现初步分割;对于肝脏等软组织,这些结构大量的自然性差异难以利用统计形状模型有限的变化模态描述,因此在初步分割之后释放形状约束,允许局部自由形变,可以明显的改善分割结果。本文方法在VISCERAL Anatomy Challenge多器官分割平台进行测试,实验结果表明基于统计形状模型的自动分割方法具有快速鲁棒的优势。为了进一步地验证算法的准确性和稳定性,本文算法在42套南方医科大学珠江医院的增强CT测试集上测试,并与基于概率图谱的方法进行全方位的比较,实验结果显示本文方法可以适应不同的肝脏手术病例,具有潜在的临床应用价值。(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2015-05-01）
丁建华[10]（2015）在《形状约束条件下半参数模型的统计推断》一文中研究指出在经济学、生物学和社会学等领域,变量与变量之间联系的先验信息往往是可以利用的,用好这些信息会使统计推断更有效,更合理.例如儿童生长曲线的研究,身高随着年龄而增高,因而生长曲线满足单调非降性.在生存分析中危险率函数可能满足递增、递减、常数、凸凹性等各种形状,如由于老化或损耗危险率递增,而大多数总体的危险率则服从凸约束.鉴于此,我们在做统计推断时,这些约束条件必须放在统计模型中.统计推断问题中有了约束条件,需要新的方法来解这些问题,无约束统计问题中所使用的数学方法常常不能再使用,它的统计推断结果也与无约束统计中相应的问题不同.本论文主要讨论半参数部分线性模型在形状约束条件下的统计推断问题,内容涉及形状约束半参数部分线性模型的经典估计问题,贝叶斯估计问题以及形状约束的假设检验问题.具体地讲,论文的研究内容以及结构安排如下:第一章绪论简要介绍研究内容、现状和方法.第二章讨论半参数部分线性模型在单调约束条件下的最大似然估计.利用单调Bernstein多项式近似非参数函数,给出了参数向量和非参数函数的估计,证明了参数估计的渐近正态性和单调约束非参数函数估计的最优收敛速度,并通过数值模拟分析了所提方法的有限样本性质.第叁章讨论当非参数部分为凸(或凹)函数时,半参数部分线性模型的约束最小二乘估计.利用凸(或凹)Bernstein多项式逼近非参数函数,给出了参数向量和非参数函数的估计.对参数部分,证明了所提出的估计渐近服从正态分布,对非参数部分,给出了凸(或凹)约束Bernstein多项式估计的相合性和收敛速度,并通过数值模拟以及与样条方法进行比较分析了所提方法的有限样本性质.在第四章中讨论了半参数部分线性模型中,当非参数函数满足一般形状约束条件时的M-估计,利用形状约束Bernstein多项式逼近非参数函数.为使估计具有稳健性,取更一般的损失函数,给出了参数向量和非参数函数的稳健估计,研究了参数估计和非参数函数估计的大样本性质.对参数部分,证明了所提出的估计渐近服从正态分布,对非参数部分,给出了形状约束Bernstein多项式M-估计的相合性和收敛速度,并通过数值模拟和一个实际数据分析研究了所提方法的有限样本性质.在第五章中我们利用Bayes方法对形状约束非参数回归模型和非参数混合效应模型进行了研究.用形状约束Bernstein多项式近似非参数函数,把截断正态分布作为Bernstein多项式系数的先验分布来保证函数估计满足指定的形状约束.我们应用联合Gibbs抽样和Metropolis-Hastings抽样的混合算法来获得模型中未知参数的Bayes估计,并与其它方法进行模拟比较和实例分析来展现形状约束Bayes估计的小样本性质.在第六章中我们探索半参数部分线性模型中,参数部分的显着性检验和非参数函数是否服从单调性和凸性的检验问题.利用无约束估计的导数的性质构造了一个简单的形状检验统计量,通过Bootstrap方法近似检验统计量的分布,并与其它检验方法进行了模拟比较.(本文来源于《北京工业大学》期刊2015-04-01）
统计形状模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的探讨建立双侧内耳统计形状模型的方法和影响因素,并探讨使用平均双侧内耳模型作为带空间信息的标准模型。方法通过Otsu法以及手动分割37例双侧内耳模型,对模型进行配准并生成统计形状模型,观察测量标准模型空间信息。结果 Otsu法可以分割获取高质量内耳模型,模型配准后使用Statismo 0.81软件可以生成稳定的内耳统计形状模型,其导出的平均模型空间方向信息具有代表性。结论双侧内耳统计形状模型可以导出平均模型作为带空间方向信息的标准模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
统计形状模型论文参考文献
[1].杨稳,刘晓宁,朱菲,赵尚豪,王世雄.基于统计形状模型的颅骨自动性别识别[J].计算机科学.2019
[2].李熹,吴曙智,郑炎焱,陈晓素,杨晓国.双侧内耳统计形状模型[J].解剖学报.2018
[3].汪晓,郭可贵,王远,陈江,严波.基于统计形状模型的绝缘子“掉串”检测算法[J].计算机测量与控制.2018
[4].吴佳奇.基于叁维统计形状模型的多器官分割算法研究[D].天津工业大学.2018
[5].朱珊珊.基于统计形状模型的叁维内耳MRI图像自动分割研究[D].南京理工大学.2017
[6].曹鹏.基于统计的卷焊圆筒初始几何形状模型的研究[D].浙江工业大学.2016
[7].牛百铃.肺部CT图像叁维统计形状模型的构建[D].天津工业大学.2015
[8].倪波,何发智,袁志勇.一种基于动力学统计形状模型的超声图像分割方法[J].中国科学:信息科学.2015
[9].李旭辉.基于统计形状模型的肝脏自动分割算法的研究[D].中国石油大学(华东).2015
[10].丁建华.形状约束条件下半参数模型的统计推断[D].北京工业大学.2015
论文知识图
