【摘 要】
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3D 打印工艺下可降解植入物的降解速率进行预测,在医学领域的应用有重要的价值和意义。本文结合图像处理技术和3D打印技术,以医院提供的核磁共振图像为研究对象,进行如下方面的研究:分析医学图像噪声类型,提出基于噪声检测的改进自适应双边滤波医学图像降噪算法。利用噪声的特性实现了图像噪声检测与标记,将椒盐噪声点替换为邻域内的非噪声点滤除图像中的椒盐噪声,再通过自适应双边滤波滤除图像高斯噪声,实现了保护图像
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3D 打印工艺下可降解植入物的降解速率进行预测,在医学领域的应用有重要的价值和意义。本文结合图像处理技术和3D打印技术,以医院提供的核磁共振图像为研究对象,进行如下方面的研究:分析医学图像噪声类型,提出基于噪声检测的改进自适应双边滤波医学图像降噪算法。利用噪声的特性实现了图像噪声检测与标记,将椒盐噪声点替换为邻域内的非噪声点滤除图像中的椒盐噪声,再通过自适应双边滤波滤除图像高斯噪声,实现了保护图像边缘的图像混合噪声去除。降噪实验表明,本文降噪算法对混合噪声的滤除效果均优于传统降噪算法;边缘检测实验表明,该算法在保留边缘细节方面的能力优于传统算法。对图片中的植入物区域进行分割,提出了基于Canny算子和距离正则化的图像分割算法。利用Canny算子对图像边缘分割精确且能够抑制噪音的优点及DRLSE空间连续演化的思想,结合Canny算子与DRLSE算法,设计了一种分割算法;将Canny算子的解析式代入DRLSE方程中替换DRLSE解析式中的边缘指示函数,推导出本文算法的解析式。图像分割实验表明,本文算法的分割精度与抗噪声能力均优于DRLSE算法。通过DICOM文件的标签与图像分割结果计算植入物的体积;用一元线性回归模型结合机器学习方法实现对植入物降解速率的预测,将均方根误差作为损失函数指引优化方向,利用梯度下降法对一元线性回归模型进行优化,得到合适的一元线性预测模型。开展3D打印可降解植入物降解速率预测试验。选择PCL作为可降解植入物原材料,熔融沉积成型3D 打印机作为加工设备进行打印;由医院在保乳手术中将可降解假体植入患者体内,收集患者恢复期各阶段核磁共振影像数据;将本文提出的算法编写成为应用程序,测量出患者每一个恢复阶段植入物体积,把体积与植入时间制作成数据集并输入到一元线性回归预测模型中进行训练,得到预测模型;通过将植入物在患者体内降解的时间输入预测模型进行试验,对比预测值与真实值之间差距,获得本预测方法的精度。
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