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研究生：	徐祥麟 Hsu, Hsiang-Lin
論文名稱：	輪廓線評估系統於醫學影像上之應用 The Application of the Contour Evaluation System on the Medical Images
指導教授：	陳立祥 Chen, Lih-Shyang
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	電機資訊學院 - 電腦與通信工程研究所 Institute of Computer & Communication Engineering
論文出版年：	2006
畢業學年度：	94
語文別：	中文
論文頁數：	138
中文關鍵詞：	輪廓線分段、輪廓線評估
外文關鍵詞：	Contour Evaluation, Contour Segmentation
相關次數：	點閱：75 下載：5
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　　影像處理與電腦動畫在醫學影像上的運用是透過自動或半自動辨識系統描繪出特定器官輪廓線，建立一系列的器官輪廓線，並重建器官三維模型。
　　當人體影像是緊密且連續時，表示相鄰影像之間的影像特徵變化不大。因此，前一張影像上的器官輪廓線可當作下一張影像的參考輪廓線。我們採用『輪廓線分段』與『輪廓線評估』幫助使用者以半自動的方式描繪出特定器官輪廓線。首先，『輪廓線分段』工作分別將參考輪廓線與待測輪廓線分割成數條具有獨立影像特徵且趨近直線的參考分段與待測分段。『輪廓線評估』工作則是將每一條待測分段找到角度對應的參考分段，進行影像特徵的比較工作，並且以分數表示其影像特徵相似程度以及待測分段修正的依據。
　　另外，透過本項研究亦可評估兩個不同輪廓線在形狀、空間上的相似程度。最後，我們將具有參考價值的器官輪廓線資訊製作成『器官模型』，並提供各種工具以及器官模型資訊供其他系統在建立器官輪廓線時之參考，期望能夠正確且有效的建立出良好器官輪廓線。

　　Image processing and computer graphics applications in medical
images is to automatically or semi-automatically recognize some specific
organs, establish a series of contours of the organs of interest, and
reconstruct the 3D models.
　　While the human cross-section images are continued, it means the
image features between neighbor images are similar. Therefore, the contour
of the organ of interest in the previous image can be the reference contour in
the current image. The “Contour Segmentation” segments both the reference
contour and the evaluated contour as into several segments. Each segment is
like a straight line and has its own image features. The “Contour Evaluation”
finds out the matching reference segment of the reference contour for each
evaluated segment and assigns the score to the evaluated segment.
　　Additional, we can evaluate the shape and the space feature the
evaluated contour based on those of the reference contour. Final, we model a
series of an organ contours as the “organ model”, and provide the organ
model information and several tools that help other systems to create
suitable organ contours effectively.

§中文摘要§　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　I
§英文摘要§　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　II
§誌謝§　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　III
§目錄§　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　IV
§圖表目錄§　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　VII

第一章　導論　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 1
1.1目的　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　1
1.2概述　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2
1.3章節提要　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　4

第二章　研究背景　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 6
2.1人體器官三維模型重建(3D　RECONSTRUCTION)　　　　　　　6
2.2影像分割(IMAGE　SEGMENTATION)　　　　　　　　　　　　 7
　2.2.1不連續性(Discontinuity)　　　　　　　　　　　　　 7
　2.2.2相似性(Similarity)　　　　　　　　　　　　　　　　8
2.3影像辨識(IMAGE　RECOGNITION)　　　　　　　　　　　　　9
　2.3.1資料評估階層　　　　　　　　　　　　　　　　　　　10
　2.3.2評估資料分析　　　　　　　　　　　　　　　　　　　12
　　2.3.2.1點評估層(Vertex　Layer)　　　　　　　　　　　 13
　　2.3.2.2分段評估層(Segment　Layer)　　　　　　　　　　14
　　2.3.2.3輪廓線評估層(Contour　Layer)　　　　　　　　　17
　2.3.3輪廓線評估系統　　　　　　　　　　　　　　　　　　20
2.4輪廓線評估的整合應用　　　　　　　　　　　　　　　　　21
　2.4.1依據參考資料來源　　　　　　　　　　　　　　　　　21
　2.4.2依據評估資料類型　　　　　　　　　　　　　　　　　24
2.5文獻回顧　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　25

第三章　輪廓線評估系統架構與流程　　　　　　　　　　　　 27
3.1分段與評估的目的　　　　　　　　　　　　　　　　　　　27
3.2系統架構　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　28
3.3系統流程　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　30
　3.3.1產生待測輪廓線　　　　　　　　　　　　　　　　　　31
　3.3.2輪廓線分段　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　32
　3.3.3輪廓線評估　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　34
　3.3.4輪廓線工具箱　　　　　　　　　　　　　　　　　　　35
3.4相關原理與工具　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　36
　3.4.1輪廓線曲率特徵點(Curvature　Feature　Points)　　　37
　　3.4.1.1計算曲率值　　　　　　　　　　　　　　　　　　38
　　3.4.1.2指定檢查區間範圍　　　　　　　　　　　　　　　39
　　3.4.1.3初版演算法實作結果與討論　　　　　　　　　　　42
　　3.4.1.4演算法改良與實作結果　　　　　　　　　　　　　44
　3.4.2傅立葉描述子(Fourier　Descriptor)　　　　　　　　 46
　　3.4.2.1傅立葉描述子使用目的　　　　　　　　　　　　　46
　　3.4.2.2傅立葉描述子原理與應用　　　　　　　　　　　　46
　3.4.3輪廓線緊密度(Contour　Compactness)　　　　　　　　50
　　3.4.3.1輪廓線緊密度目的　　　　　　　　　　　　　　　50
　　3.4.3.2輪廓線緊密度應用　　　　　　　　　　　　　　　50
　3.4.4中央動差值(Central　Moments)　　　　　　　　　　　53
　　3.4.4.1中央動差值使用動機　　　　　　　　　　　　　　53
　　3.4.4.2中央動差值原理與應用　　　　　　　　　　　　　53
　3.4.5模糊控制模型(Fuzzy　Control　Model)　　　　　　　 56
　　3.4.5.1模糊控制模型簡介　　　　　　　　　　　　　　　56
　　3.4.5.2模糊控制模型原理　　　　　　　　　　　　　　　57
　3.4.6偵測人體偏斜角度(Body　Rotation　Angle　Detection)62
　　3.4.6.1偵測人體偏斜角度目的　　　　　　　　　　　　　62
　　3.4.6.2偵測人體偏斜角度原理　　　　　　　　　　　　　63

第四章　輪廓線分段　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 65
4.1依據色彩平均值距離分段(RGB　DISTANCE)　　　　　　　　 66
　4.1.1設計原理　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　66
　4.1.2分段結果展示　　　　　　　　　　　　　　　　　　　68
4.2依據半徑值進行分段(RGB　RADIUS　SEGMENTATION)　　　　 70
　4.2.1設計原理　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　70
　4.2.2分段結果展示　　　　　　　　　　　　　　　　　　　72
4.3依據變異係數分段(RGB　CV　SEGMENTATION)　　　　　　　 74
　4.3.1設計原理　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　74
　4.3.2分段結果展示　　　　　　　　　　　　　　　　　　　76
4.4依據中央動差值與模糊控制分段(MOMENTS　SEGMENTATION)　 78
　4.4.1設計原理　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　78
　4.4.2分段結果展示　　　　　　　　　　　　　　　　　　　82

第五章　輪廓線評估　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 83
5.1設計原理　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　84
　5.1.1依據影像取樣模糊控制進行分段評估　　　　　　　　　85
　5.1.2依據器官屬性改良評估方法　　　　　　　　　　　　　89
5.2評估結果展示　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　93
　5.2.1分段評估結果展示　　　　　　　　　　　　　　　　　93
　5.2.2修正建議方向展示　　　　　　　　　　　　　　　　　96
　5.2.3檢討與改善　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　98

第六章　輪廓線分段與評估的整合應用　　　　　　　　　　　 101
6.1輪廓線工具箱架構(CE　TOOL　BOX　ARCHITECTURE)　　　　 101
6.2資料結構　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　104
6.3工具函式　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　110
　6.3.1建立器官模型資訊　　　　　　　　　　　　　　　　　110
　6.3.2取得器官模型資訊　　　　　　　　　　　　　　　　　112
　6.3.3依據各類資訊進行評估　　　　　　　　　　　　　　　117
6.4輪廓線工具箱應用　　　　　　　　　　　　　　　　　　　122
　6.4.1依據相鄰資訊之應用　　　　　　　　　　　　　　　　122
　6.4.2依據參考器官模型之應用　　　　　　　　　　　　　　124

第七章　結論　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 126
7.1研究成果　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　126
　7.1.1應用輪廓線特徵點節省輪廓線資料量　　　　　　　　　126
　7.1.2考慮影像分佈情形進行輪廓線分段　　　　　　　　　　127
　7.1.3採用模糊控制模型使評估規則更具彈性　　　　　　　　127
　7.1.4提供輪廓線進行形狀資訊比較　　　　　　　　　　　　128
　7.1.5改進輪廓線評估系統架構　　　　　　　　　　　　　　129
7.2研究應用　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　130
7.3未來發展方向　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　132
　7.3.1改善角度式對應法方法取得合適分段　　　　　　　　　132
　7.3.2改善競爭型分段的結果　　　　　　　　　　　　　　　133
　7.3.3提估彩色影像評估資訊評估功能　　　　　　　　　　　134
　7.3.4提升輪廓線評估模糊控制模型的正確性　　　　　　　　134
　7.3.5提高輪廓線修正建議方向的效果　　　　　　　　　　　135
　7.3.6依據傅立葉描述子評估不同形狀差異程度　　　　　　　135
　7.3.7增加器官模型記錄的資訊　　　　　　　　　　　　　　136
　7.3.8系統自動提供合適的器官模型　　　　　　　　　　　　136

§參考文獻§　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 137
                                    

[1]:Bernd　Jahne,　"Digital　Image　Processing"　Fifth　revised　and　extended　Edition,　Springer　Inc.,　2001.
[2]:Chia-Chen　Chang,　"An　Active　Contour　Model　and　Its　Applications　in　Medical　3D　Imaging",　National　Cheng　Kung　University,　2005.
[3]:Daniel　Freedman,　Richard　J.　Radke*,　Tao　Zhang,　Yongwon　Jeong,　D.　Michael　Lovelock,　and　George　T.　Y.　Chen,　"Model-Based　Segmentation　of　Medical　Imagery　by　Matching　Distributions",　IEEE,　2003.
[4]:Dengsheng　Zhang　and　Guojun　Lu,　"A　Comparative　Study　on　Shape　Retrieval　Using　Fourier　Descriptors　with　Different　Shape　Signatures",　Monash　University,　2001.
[5]:Edward　Angel,　"Interactive　Computer　Graphic:　A　Top-Down　Approach　Using　OpenGL"　Third　edition,　Pearson　Education　Inc.,　2003
[6]:Hung-Chih　Hsu,　"The　Application　of　the　Automatic　Contour　Recognition　Mechanism　to　the　Medical　Images",　National　Cheng　Kung　University,　2006.
[7]:Iivari　Kunttu,　Leena　Lepisto,　Juhani　Rauhamaa,　and　Ari　Visa1,　"Multiscale　Fourier　Descriptor　for　Shape-Based　Image　Retrieval",　17th　International　Conference　on　Pattern　Recognition(ICPR),　Vol.4,　pp.23-26,　2004.
[8]:Jian-Fu　Lin,　"A　Contour　Evaluation　System　and　Its　Application　in　Medical　Image　Segmentation",　National　Cheng　Kung　University,　2004.
[9]:Rafael　C.　Gonzalez　and　Richard　E.　Woods,　"Digital　Image　Processing"　Second　Edition,　Prentice-Hall　Inc.,　2002.
[10]:Samuel　C.　Lee,　Yiming　Wang,　and　Elisa　T.　Lee,　"Compactness　Measure　of　Digital　Shapes",　IEEE,　2004.
[11]:Segios　Theodoridis　and　Konstantions　Koutroumbas,　"Pattern　Recognition"　Second　Edition,　Elsevier　Inc.,　2003.
[12]:Seong-Jae　Lim,　Yong-Yeon　Jeong,　and　Yo-Sung　Ho,　"Segmentation　of　the　Liver　Using　the　Deformable　Contour　Method　on　CT　Images",　PCM　2005,　Part　I,　LNCS　3767,　pp.　570-581,　2005.
[13]:Ting-Ya　Yang,　"A　Contour　Evaluation　System　in　Medical　System",　National　Cheng　Kung　University,　2005.
[14]:William　K.　Pratt,　"Digital　Image　Processing"　Third　Edition,　John　Willey　&　Sons　Inc.,　2001.
[15]:Yining　Deng,　B.　S.　Manjunath　and　Hyundoo　Shin,　"Color　Image　Segmentation",　Department　of　Electrical　and　Computer　Engineering　University　of　California.

校內：2016-06-22公開
校外：2016-06-22公開

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