导读:本文包含了计算机辅助测量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:测量,脊柱,股骨颈,卷积,表面张力,组合,定量分析。
计算机辅助测量论文文献综述
陈青植,谢亮文,蔡合国,余跃伟,刘忠国[1]（2019）在《计算机辅助测量联合3D打印技术在Taylor空间支架治疗小腿畸形中的应用》一文中研究指出目的探讨运用计算机辅助测量联合3D打印技术在Taylor空间支架治疗小腿畸形中的可行性及临床效果。方法回顾性分析2016年5月至2018年10月在福建中医药大学附属厦门第叁医院运用Taylor空间支架治疗小腿畸形的6例病人的临床资料。通过CT薄层扫描,3D打印技术制作骨模型和截骨导板。根据Taylor空间支架配套软件所需参数应用Mimics软件进行测量,按照配套软件的规划在3D打印模型验证矫形结果。术后参照Johner-Wruhs评定标准进行患肢功能评价。结果 6例病人均获得随访,随访时间为9～25个月,平均15.2个月。其中1例钉道感染,未发生神经、血管损伤和骨不连。拆除外固定时间为12～16周,平均13.7周。术后患肢无跛行。末次随访按照Johner-Wruhs评定标准,优5例,良1例。结论计算机辅助测量联合3D打印技术在Taylor空间支架治疗小腿畸形中可获得良好的临床疗效,并具有测量准确,截骨精确,矫形精准,调整方便等优势,是小腿复杂畸形精准化矫形的有效治疗方法。(本文来源于《骨科》期刊2019年05期）
涂勇成[2]（2019）在《脊柱侧凸影像Cobb角计算机辅助测量算法研究》一文中研究指出随着计算机视觉和图像处理技术的发展,为X射线、MRI、CT和PET等医学影像提供了新的计算机辅助诊断方式。探寻一种较少依赖先验知识和个人操作并能得到较稳定测量结果的计算机辅助测量Cobb角的方式具有一定研究意义。本文以某医院提供的脊柱侧凸患者的X射线、CT以及MRI影像为研究对象,进行了如下方面的研究:(1)提出了一种针对MRI和CT脊柱侧凸影像的基于传统图像处理算法的Cobb角自动测量算法。首先采用增强的分水岭分割算法对MRI或CT脊柱影像中脊椎进行分割并提取各脊椎中心点,然后使用六次多项式对中心点集进行曲线拟合得出脊柱曲线。最后通过计算脊柱曲线中二阶导为0的点切线之间夹角自动计算出Cobb角。经实验验证,算法可达到94.2%的脊椎分割精度与±4°的Cobb角测量误差,解决了临床脊柱侧凸影像Cobb角测量以及现有Cobb角计算机辅助测量算法中需手动定义脊柱上下端椎的问题。(2)提出了一种针对X射线影像的基于传统机器学习的脊柱侧凸Cobb角自动测量算法。首先引入了特征表达能力较强并能有效描述目标外观轮廓等特征的聚集通道特征,对脊柱X射线影像提取多尺度聚集通道特征并使用Adaboost分类器训练级联分类器完成脊柱区域检测。然后使用基于邻域信息与强度值的分割算法进行脊柱轮廓分割。最后对脊柱轮廓进行曲线拟合得出脊柱曲线并自动计算Cobb角。经实验验证,算法可达到99.0%的检测精准率、80.33%的分割精度与±4.99°的Cobb角测量误差,扩充了脊柱侧凸影像Cobb角自动测量时图像类别,适用于临床应用较广的脊柱侧凸X射线影像。(3)提出了一种针对X射线影像的基于卷积神经网络的DU-Net脊柱检测分割算法。首先引入上述脊柱检测算法进行模型训练构建脊柱检测模型,然后使用语义分割网络U-Net作为脊柱轮廓分割框架,构建脊柱分割模型,并与脊柱检测模型相结合形成DU-Net检测分割网络。经实验验证,算法可达到平均90.28%的Dice系数、86.3%的分割精度与82.29%的IOU。提高了脊柱X射线影像轮廓分割精度,适用于Cobb角自动测量算法中脊柱轮廓分割模块。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-05-01）
宗倩格,叶伟文,洪佳琪,彭保进[3]（2019）在《计算机辅助液体表面张力系数测量实验的改进》一文中研究指出针对目前液体表面张力系数测定实验存在的问题,利用传感技术与计算机技术对该实验进行改进。利用力传感器测量对圆环的拉力,通过计算机对力传感器输出的电信号进行实时采集和分析。改进后在计算机上可以直观地呈现出信号随时间变化的曲线,并实时地显示反映液体表面张力变化的圆环受力情况。结果表明:实验改进效果直观明显,相对误差小于2%,有推广应用价值。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2019年08期）
焦磊,沈聪,王君,银楠,于楠[4]（2019）在《基于计算机辅助测量COPD患者肺内血管体积的变化》一文中研究指出目的基于计算机辅助测量探索慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive lung disease, COPD)患者肺内血管体积(intrapulmonary vascular volume, IPVV)的变化。方法回顾性收集"数字肺"数据库中COPD男性患者167例,依据2017版慢性阻塞性肺疾病全球倡议(Global initiative for Chronic Obstructive Lung Disease, GOLD)的肺功能分级分为4组:GOLD 1级组、GOLD 2级组、GOLD 3级组、GOLD 4级组。同时收集体检健康的315例同年龄段非吸烟男性为正常对照组。使用肺血管测量工具自动提取肺内血管,获取全肺及各肺叶的IPVV。比较COPD组与正常对照组、GOLD各分组及正常对照组组间IPVV的差异。结果 GOLD 1级组、GOLD 2级组、GOLD 3级组、GOLD 4级组的全肺及各肺叶IPVV均大于正常对照组(P值均<0.05),但GOLD各分组间全肺及各肺叶IPVV无统计学差异(P值均>0.05)。结论肺内血管总体积是提示COPD的敏感指标,但不能区别GOLD各分级。(本文来源于《西安交通大学学报(医学版)》期刊2019年02期）
沈聪,邹常咏,辛晓敏,银楠,王君[5]（2018）在《计算机辅助下支气管自动测量与手动测量的对照研究》一文中研究指出目的基于计算机辅助比较支气管自动测量及手动测量的优劣。方法回顾性收集"数字肺"数据库中心自2015年6月至2015年8月在西安交通大学第一附属医院行肺癌筛查的体检人群19例。采用手动、计算机辅助的半自动和计算机自动测量支气管内径及外径。比较3种方法测量结果的一致性。结果自动测量与半自动测量相关性最高(内径r=0.993,外径r=0.991),其次是半自动测量与手动测量(内径r=0.992,外径r=0.985),最后是自动测量与手动测量(内径r=0.979,外径r=0.980)。自动测量、半自动测量及手动测量对内径(r=0.992,r=0.993,r=0.991)和外径(r=0.990,r=0.994,r=0.992)的测量重复一致性较好。结论自动测量与半自动测量的一致性最好,手动测量与前两者的相关性较好。(本文来源于《西安交通大学学报(医学版)》期刊2018年06期）
张勇,赵黎,刘洋,党晓谦,陶惠人[6]（2018）在《计算机辅助测量青少年特发性脊柱侧凸脊柱长度的方法及可行性分析》一文中研究指出目的 :提出一种新的计算机辅助测量青少年特发性脊柱侧凸(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)脊柱长度的方法,评价其准确性和可重复性。方法:在前后站立位脊柱全长正位X线片上选取每个椎体的四个顶点,基于Matlab 6.5软件,设定程序确定L4下终板至T1上终板的中线,将中线上点的距离和作为脊柱长度。由1名医师采用计算机辅助测量方法和2名医师采用手工测量方法,随机选取5例AIS患者并对每例患者进行5次重复测量,计算两种方法测量结果的均值和标准差,评价计算机辅助测量脊柱长度方法的准确性和可重复性。选取45例AIS患者,其中女38例,男7例,年龄10～16岁(13.5±1.5岁);Cobb角10°～45°(32.5°±8.7°)。由同一骨科医师在前后站立位脊柱全长正位X线片上分别采用手工测量方法和计算机辅助测量方法获得T1～L4脊柱长度,计算均值和标准差,比较两种测量方法的结果是否存在差异。应用计算机辅助测量方法测量计算出45例AIS患者L4～T1的脊柱长度,对同一医师应用该测量方法间隔4周的两次测量结果做比较,分析同一观察者在不同时间的可重复性;对3名不同医师分别应用该测量方法的测量结果做比较,分析该方法不同观察者间的可重复性。结果:应用计算机辅助测量方法测量5例AIS患者的脊柱长度(±s)分别为325.8±0.46mm、391.3±0.43mm、476.7±0.04mm、441.3±0.79mm和432.8±0.50mm,2名医师应用手工测量方法测量5例AIS患者的脊柱长度分别为325.7±8.3mm、390.9±7.6mm、476.7±6.0mm、441.5±8.2mm、433.1±6.0mm和326.2±5.9mm、391.4±7.5mm、476.1±5.8mm、441.6±8.2mm、432.9±5.8mm,应用计算机辅助测量方法多次测量脊柱长度测得结果的标准差较手工测量结果低得多。采用计算机辅助测量方法与手工测量方法测量45例AIS患者的脊柱长度(±s)分别为404.7±43.2mm和405.1±45.5mm,两组均数比较差异无显着性(P>0.05),采用计算机辅助测量方法测量AIS脊柱长度的同一观察者间隔4周的组内相关系数为0.995(P<0.05),不同观察者间的组内相关系数为0.942(P<0.05)。结论:计算机辅助测量AIS患者脊柱长度的方法较传统的手工测量方法操作简单,并且其准确性和可重复性均较好。(本文来源于《中国脊柱脊髓杂志》期刊2018年09期）
韩少敬[7]（2018）在《测量技术与计算机辅助设计等软件在政府投资审计中的组合应用》一文中研究指出文章以实际工程为例,详细阐述了审计部门将建筑行业中已有的技术、知识,结合并应用到工程竣工结(决)算审计中的流程、步骤及效果,并对其优缺点进行分析,给出建议,从而为审计部门提高工程结(决)算审计的准确度,规避审计质量风险提供参考和借鉴。(本文来源于《河南建材》期刊2018年05期）
S.Kamiya,S.Iwano,H.Umakoshi,R.Ito,H.Shimamoto[8]（2018）在《基于CT的计算机辅助容积法测量部分实性肺癌:实性成分大小预测预后》一文中研究指出目的探讨部分实性非小细胞肺癌病人手术预后情况与基于多层螺旋CT叁维成像软件获得的肿瘤实性成分大小之间的关系。材料与方法回顾性研究了96例原发性部分实性非小细胞肺癌病人[男47例,女49例;平均年龄(66±8)岁]的术前多层螺旋CT数据(扫描层厚0.5 mm)、临床记录和病理报告。2位放射科医师分别测量了横断面影像上每个结节实性成分的二维最大尺寸(2D MSSA)、多平面重组影像上实性成分的叁维最大尺寸(3D MSSMPR)以及每个结节内(CT值>0 HU)实性成分体积(3D SV0HU)。采用Cox比例风险模型评估术后复发与临床、病理特征、2D MSSA、3D MSSMPR、3D SV0HU等预后影像学标志物的相关性。结果对于预测术后复发,2D MSSA的受试者操作特征曲线下面积为0.796(95%CI:0.692~0.900),3D MSSMPR为0.776(95%CI:0.667~0.886),3D SVOHU为0.835(95%CI:0.749~0.922)。3D SV0HU预测肿瘤复发的最佳截断值为0.54 cm~3,敏感度为0.933(95%CI:0.679~0.998),特异度为0.716(95%CI:0.605~0.811)。无病生存率的重要预测因子是3D SV0HU≥0.54 cm~3(风险比6.61;P=0.001)、淋巴和/或血管浸润(风险比2.96;P=0.040)。结论与2D MSSA、3D MSSMPR比较,3D SV0HU能更准确地预测部分实性肺癌病人的手术预后。(本文来源于《国际医学放射学杂志》期刊2018年04期）
王春荣,王储,王鹏,姚杰,岳立群[9]（2018）在《粗隆间骨折术后的颈干角计算机辅助测量与胶片测量方法的比较》一文中研究指出目的探讨计算机辅助测量股骨颈干角临床价值及影响因素。方法为准确测量颈干角,并考虑手术对术后测量的影响,对22例股骨粗隆间骨折患者的术后X线片采用胶片测量和Materialise公司的交互式的医学影像控制系统测量。观察两种方法的测量结果、影响因素以及两种方法的相关性。结果经统计分析,发现不同的测量方法无统计学差异(P=0.821),而不同医师则对测量的准确性有较大影响(P=0.002)。两种测量方法的相关系数为0.953。结论在测量粗隆间骨折术后胶片时,胶片测量和计算机辅助测量颈干角结果无显着差异,且二者高度相关,但不同的医师会明显影响测量结果 。(本文来源于《临床和实验医学杂志》期刊2018年13期）
张鹏[10]（2018）在《计算机辅助拇外翻测量及编制术式选择评分表的研究》一文中研究指出[目的]1.基于足负重位CT影像在Mmics平台支持下测量拇外翻相关角度并与常规X线测量法比较,探讨此方法在拇外翻诊疗的应用价值。2.研制拇外翻术式选择评分表并进行初步临床验证,探讨其在拇外翻治疗方案选择的参考价值。[方法]1、选取我院2016年7月-2017年5月收治的30例(36足)拇外翻患者,在疾病诊疗策略数字化平台支持对患者足负重位CT图像行拇外翻3D重建;利用平台中Mimics软件拟合区域功能,自动分析计算生成拇趾近节趾骨轴线和第一、二跖骨轴线;利用平台中Mimics软件重建第一跖骨远端实际关节面,并通过近节趾骨与第一跖骨叁维模型进行修正;使用以上解剖学参数实现对拇外翻角(HVA)、跖间角(IMA)、跖骨远端关节面夹角(DMAA)的精确测量。四名测量者分别使用上述计算机辅助CT建模测量法与常规X线测量法对30例拇外翻患者进行测量,比较各组结果的统计学差异,并行Bland-Altman分析。2、以循证原则为依据通过文献专着检索初步拟定拇外翻术式选择评分表的各项条目并根据目前临床常用评分表对条目进行补充;采用德尔菲法(Delphi)通过对17名专家进行两轮咨询,对初步拟定指标进行筛选;运用层次分析法(AHP)对筛选指标进行权重分析,基于8名专家讨论小组对指标分级、量化、评分并行信效度检验;根据拇外翻相关合并症,完善拇外翻术式选择评分表,对拇外翻评分表进行初步验证。[结果]1.对4名测量医生使用常规X线法和CT建模重建法的测量结果分别进行可靠性分析,ICC系数分别为0.89和0.91,认为四名测量医生一致性较好(ICC>0.80);传统X线测量法测量患者HVA的平均值为(29.10±10.04°),CT建模法测量患者HVA的平均值为(30.02±10.62°),测量结果无统计学差异(P>0.05);传统X线测量法测量患者IMA的平均值为(13.98±4.38°),CT建模法测量患者IMA的平均值为(13.83±4.29°),测量结果无统计学差异(P>0.05);传统X线测量法测量患者DMAA的平均值为(12.57±3.96°),CT建模法测量患者DMAA的平均值为(16.21±3.65°),测量结果有统计学差异(P<0.05);Bland-Altman结果显示对于HVA、IMA角的两种测量方法一致性无差异,DMAA的测量结果两者差异性较大。2.形成《拇外翻术式选择评分表》:此评分表采用百分制法共包括:疼痛、功能形态、影像检查叁个维度,将拇外翻合并症进行补充。功能形态占18分:行走距离占3分,分为无限制(0分)、1km—2km(1分)、500m—1km(2分)、0-500m(3分);外观占6分,根据拇趾与其它的趾位置分为不发生挤压(0分)、发生挤压未相互重迭(3分)、相互重迭(6分);穿鞋占6分,参考AOFAS分为穿任何样式鞋(0分)、穿舒适或附加垫衬的鞋(3分)、穿定制的鞋子或足部支具、(6分)。由于疼痛参照AOFAS、Mayo前足评分系统分为无、轻度:偶尔且轻微、中度:明显,每天都痛、重度:几乎无时无刻都在痛四级,同时参照权重分12分,别对应0,4,8,12分。影像检查分70分,分为IMA<9°(0分)、9°<IMA<15°(25 分)、15°<IMA<20。(40 分)、IMA>20。(55 分)、重度关节炎、关节松弛(70分);合并症包括DMAA、足趾畸形(除拇趾)、拇趾畸形、籽骨旋转4个方面。选取2018年1月至2018年3月的9名拇外翻患者进行评分表的初步验证,结果显示9例均与专家选择治疗方案相吻合。[结论]1、计算机辅助下测量拇外翻HVA、IMA、DMAA可以精准生成上述叁个角的边线,进而实现角度的精确测量,减小常规X线测量产生的误差,重建生成第一跖骨远端关节面,然后对DMAA的测量,准确度和可靠性明显优于常规X线测量法。因而我们认为该方法弥补了常规X线测量法的不足,减小了测量误差,是一种可行、可靠并且精准的测量方法,为拇外翻术式选择的制定提供了可靠的基础,有一定的临床应用价值。2、《拇外翻术式选择评分表》内容编制合理,遵循循证理念,可根据对拇外翻患者疼痛、功能形态、影像检查的评分及合并症的诊断,为拇外翻的术式选择提供参考依据,具有临床指导价值。(本文来源于《昆明医科大学》期刊2018-05-01）
计算机辅助测量论文开题报告
（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：
随着计算机视觉和图像处理技术的发展,为X射线、MRI、CT和PET等医学影像提供了新的计算机辅助诊断方式。探寻一种较少依赖先验知识和个人操作并能得到较稳定测量结果的计算机辅助测量Cobb角的方式具有一定研究意义。本文以某医院提供的脊柱侧凸患者的X射线、CT以及MRI影像为研究对象,进行了如下方面的研究:(1)提出了一种针对MRI和CT脊柱侧凸影像的基于传统图像处理算法的Cobb角自动测量算法。首先采用增强的分水岭分割算法对MRI或CT脊柱影像中脊椎进行分割并提取各脊椎中心点,然后使用六次多项式对中心点集进行曲线拟合得出脊柱曲线。最后通过计算脊柱曲线中二阶导为0的点切线之间夹角自动计算出Cobb角。经实验验证,算法可达到94.2%的脊椎分割精度与±4°的Cobb角测量误差,解决了临床脊柱侧凸影像Cobb角测量以及现有Cobb角计算机辅助测量算法中需手动定义脊柱上下端椎的问题。(2)提出了一种针对X射线影像的基于传统机器学习的脊柱侧凸Cobb角自动测量算法。首先引入了特征表达能力较强并能有效描述目标外观轮廓等特征的聚集通道特征,对脊柱X射线影像提取多尺度聚集通道特征并使用Adaboost分类器训练级联分类器完成脊柱区域检测。然后使用基于邻域信息与强度值的分割算法进行脊柱轮廓分割。最后对脊柱轮廓进行曲线拟合得出脊柱曲线并自动计算Cobb角。经实验验证,算法可达到99.0%的检测精准率、80.33%的分割精度与±4.99°的Cobb角测量误差,扩充了脊柱侧凸影像Cobb角自动测量时图像类别,适用于临床应用较广的脊柱侧凸X射线影像。(3)提出了一种针对X射线影像的基于卷积神经网络的DU-Net脊柱检测分割算法。首先引入上述脊柱检测算法进行模型训练构建脊柱检测模型,然后使用语义分割网络U-Net作为脊柱轮廓分割框架,构建脊柱分割模型,并与脊柱检测模型相结合形成DU-Net检测分割网络。经实验验证,算法可达到平均90.28%的Dice系数、86.3%的分割精度与82.29%的IOU。提高了脊柱X射线影像轮廓分割精度,适用于Cobb角自动测量算法中脊柱轮廓分割模块。
（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。
计算机辅助测量论文参考文献
[1].陈青植,谢亮文,蔡合国,余跃伟,刘忠国.计算机辅助测量联合3D打印技术在Taylor空间支架治疗小腿畸形中的应用[J].骨科.2019
[2].涂勇成.脊柱侧凸影像Cobb角计算机辅助测量算法研究[D].安徽大学.2019
[3].宗倩格,叶伟文,洪佳琪,彭保进.计算机辅助液体表面张力系数测量实验的改进[J].教育教学论坛.2019
[4].焦磊,沈聪,王君,银楠,于楠.基于计算机辅助测量COPD患者肺内血管体积的变化[J].西安交通大学学报(医学版).2019
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[10].张鹏.计算机辅助拇外翻测量及编制术式选择评分表的研究[D].昆明医科大学.2018
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