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doc 基于二维超声波成像的舌体胖瘦分析的研究毕业设计论文 ㊣ 精品文档 值得下载

🔯 格式:DOC | ❒ 页数:20 页 | ⭐收藏:0人 | ✔ 可以修改 | @ 版权投诉 | ❤️ 我的浏览 | 上传时间:2022-06-25 19:49

《基于二维超声波成像的舌体胖瘦分析的研究毕业设计论文》修改意见稿

1、以下这些语句存在若干问题,包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....唐治德,唐林图像分割技术在中医舌诊中的应用计算机仿真李乃民,中国舌诊大全北京学苑出版社,陈泽霖,陈梅芳舌诊研究第版上海上海科学技术出版社,陈泽霖淡红淡白红降青紫四类舌质的舌尖微循环研究上海中医药杂志,陈章荣,舌象值临床观察例福建中医药,致谢致谢经过个多月的时间,我终于完成这篇论文,在论文的写作过程中遇到了很多的困难和障碍,都是在老师和同学的帮助下克服了这些困难。在此,我尤其是要感谢我的论文指导老师,张康老师,他在百忙之中还不厌其烦的帮助我进行论文的修改和改进。同时我要感谢这篇论文所涉及到的各位学者,本文引用了数位学者的研究文献,感谢我的同学和老师,在我论文的撰写和排版过程中提高了热情的帮助。由于我的学术水平有限,所写论文难免有不足之处,恳请各位老师批评和指正......”

2、以下这些语句存在多处问题,具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....其大部分底部是附着于口底,因此难以直接观察测量。舌根部的游离性和舌体本身的可伸缩变化性使得测量的状态难以确定,更加大了测量的难度。几十年来人们直在尝试去测量舌的大小,从比较原始的取舌体的印模测量法直到近几十年来开始利用影像学的手段进行测量,如成像测量法,线头颅侧位定位片测量法,及三维超声测量法。这些方法在正畸的临床检查的应用中都存在着定的局限性,如在用取舌体印模的方法测量中,测量时,伸舌状态是受受试者的主观控制的,并且不可能提取到包括舌根部的印模,因此就无法进行整个舌体测量在头颅侧位定位片上分辨不出舌内肌与舌外肌的界限,甚至舌外肌的界限也不能完全显现出来,只能借助于些骨性标志点来标定舌的边界线,并不是真正舌体的边界线另外及三维超声的手段虽然能够清晰地识别出舌体的界限,但是其高额的检查费用使得这些方法不能进行常规正畸临床检查......”

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题,包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅,以及内容阐述不够详尽和全面——“.....并在很大的程度上消除了纯合并算法处理的结果中存在的许多小块区域和个别的像素,使划分结果更加具有区域性。另外,马氏等人提出对图像采用中值滤波的方法消除图像噪声,并通过彩色空间的转换与对肤色的检测,这方法去除图像中大部分面部图像部分,然后再采用均值移动法将舌体和嘴唇牙齿牙套部分分开,确定出舌体的范围,最后采用经过改进的区域增长法,得到完整的舌体图像。第二章舌图像特征分析及主要分割方法迄今为止,舌诊的客观化研究中还没有找到个对舌体的自动分割很有效的算法。舌的特殊性与复杂性给图像的分割研究带来了许多挑战与困难特定拍摄环境下,受到个体差异和疾病种类的影响,采集到的舌图像的差异较大采集到的图像除了包括了舌象,还包括面部牙齿和嘴唇等,因此舌的颜色与脸的颜色特别是唇的颜色很容易混淆舌作为个软体,其本身是没有固定的形状的,伸舌的姿势虽然是经过统的要求......”

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵,包括语法错误、标点符号使用不规范,句子结构不够顺畅,以及信息传达不充分,需要综合性的修订与完善——“.....所以相对于硬体的边缘的提取就更加困难④从医学病理学的角度来看,舌体本身并不平滑,舌苔舌质是因人而异的,病理特征是很不相同的,这就给舌体的分割带来了很大的困难,舌体本身的裂纹舌苔色块值第三章舌体胖瘦客观化分析总结与讨论超声显像诊断仪在临床应用中的优缺点第,超声的扫查可以连贯地,动态地观察脏器的运动和功能可以追踪病变,显示立体的变化,而不受其成像分层的限制。第二,超对实质性器官肝,胰,肾等以外的脏器,还能结合多普勒技术监测血液流量,方向,从而辨别脏器的受损性质和程度。这在舌的大小的测量上就有着很大的优势。第三,超声设备易于移动,没有创伤,而且对人体没有辐射,能较为方便的应用于临床中。第四,价格低廉,超声检查的费用般为元,因此也经常用于健康查体。其次,结合多普勒的技术,我们可以在扫描出图片以后就直接得到数据,给舌大小的检测提供了很大的便利。舌大小测量直是个难题......”

5、以下这些语句存在多种问题,包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅,以及信息传达不够完整详尽——“.....它是建立在积分几何和随机集论的基础上,能够全方位进行各种几何参数的间接测量,反映出图像的体视性质,适用于描述图像的随机性质基于参数变形模板的方法是将图像的数据初始的轮廓目标的轮廓和基于知识的约束统在特征提取的过程中,提出的模型就是种属于典型的参数变形的模板。该模型是基于二维曲线的动态生长,目的是实现边缘检测的方法。其最大的特点是结合图像的低层的特征与高层知识,最终实现边界的准确定位,此外还保持线性光滑,保证了作用的过程及最后的目标结果是条完整的曲线。在对人体舌体的自动分割的研究中,将方法应用到舌体轮廓的提取上,可以取得定的效果。但该算法也有受制条件,因此,在实际应用过程中,嘴唇部分常常影响分割进程,使最优的轮廓常收敛于嘴唇边缘,从而导致自动的分割失败。这方面的原因是舌体和嘴唇纹理通常相对复杂,如果只是利用图像的边缘的梯度信息作为的外部能量......”

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进,具体而言:标点符号运用不当,句子结构条理性不足导致流畅度欠佳,存在语法误用情况,且在内容表述上缺乏完整性。——“.....直没有用于临床的医疗。现在我们针对正畸临床的检查需要,用二维超声成像作为检查手段,建立套超声舌大小的测量方法,其测量的参数包括舌正中纵断面以及舌横断面两个测量的平面,反映出了舌大小的数据,整体地分析了舌的大小形态。通过对该测量方法的准确性与重复性检验,切实的证明舌二维超声成像的测量方法的测量结果是准确的,具有重复性。这种超声检查方法对人体是无害的,而且检查的费用低,便于进行推广应用,可以用于作为舌大小的测量分析手段。在分析之前,我们采用舌体分割方法提取舌体轮廓,然后根据舌体轮廓特征进行舌体胖瘦的自动分析。首先计算出舌体的长宽比,将舌尖到舌根的距离第三章舌体胖瘦客观化分析称为舌长,将两个舌侧的距离称为舌宽。瘦薄舌长宽比般较大,而胖大舌的长宽比般较小。其次,舌尖的形状也与舌体的胖瘦有定关系。般来说,瘦薄舌的舌尖倾向于较为尖锐,而胖大舌的舌尖部较为圆钝......”

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题,需改进——“.....动态的阈值就更容易选取从而加以分割。但是,在实际处理中能符合这样条件的舌图像很少,大部分的舌象的内部会由于舌苔的存在,让舌对象的直方图很难呈现单峰分布。而且,其中些舌色的舌边缘和嘴唇皮肤等的颜色接近,用这种方法将难以准确的定位出边界。对此,任氏等人针对彩色舌图像的特点,综合地考虑了几种常用的彩色图像分割的方法的特点,提出种基于灰度空间的自动阈值的选取的分割算法,并将其应用在彩色舌图像的分割中。杨氏等人则针对传统的阈值方法在舌体轮廓的提取存在的缺陷,将采集到的图像首先用直方图均衡化,进行预处理,从而提高图像颜色的分辨率,然后再根据舌体形状位置等先验信息,用几何的方法修正受到嘴角和嘴唇影响得到的边缘,最终完成舌体的提取工作。区域生长法是依据定的生长准则,将若干个相似的子区域聚合成较大的区域,相邻的区域具有不同的均匀性,其中灰度级之间的比较可以说是最简单的相似测度......”

8、以下文段存在较多缺陷,具体而言:语法误用情况较多,标点符号使用不规范,影响文本断句理解;句子结构与表达缺乏流畅性,阅读体验受影响——“.....为了解决这问题,傅氏等人提出了种结合径向边缘检测与模型的特殊的分割方法,首先是使用径向边缘检测,得到初始轮廓,再使用色彩对消,消除嘴唇的影响,最后用获取舌体轮廓。普遍应用于舌体图像分割的基于区域的分割方法应用于舌体图像分割的基于区域的普遍分割方法有阈值法和区域生长法。阈值法是种简单,有效的图像的分割方法,其基本理论思想是用个或多个阈值将图像的灰度级分为几个等级,灰度值在同类中的像素是属于同个目标。阈值分割方法的优点是让计算简单运算的效率较高速度快,适用于目标与背景灰度有较强对比的情况,更重要的是,背景或物体的灰度是比较单的,而且总是可以得到封闭且连通的区域的边界。在得到幅满足这样的条件的舌图像时,它的灰度直方图基本能看作是由分别对应舌和背景的两个单峰直方图第二章舌图像特征分析及主要分割方法相互混合而成。如果这两个分布的大小接近均值且相距是足够远的,且均方差也足够小......”

9、以下这些语句存在多方面瑕疵,具体表现在:语法结构错误频现,标点符号运用失当,句子表达欠流畅,以及信息阐述不够周全,影响了整体的可读性和准确性——“.....关键在于种子点位置的选择生长准则和生长顺序。采用区域生长法的优点是计算简单,对于相对均匀的连通目标有较好的分割效果。其主要缺点是,对于图像之中不相邻但灰度值相同或相近的区域,不能次性分割出来,而只能次分割个区域。对于舌图像来说,由于舌体的本身是个完整的连通区域,因此其内部点的色彩性质也就趋于致,因此就可以从舌体内部的点开始,根据其邻域或邻域内点的相似度来延长舌体区域,直到到达舌边界。此法比较容易得到完整的连通区域,但对于相似度的阈值则难以选取。在相似度要求低时则容易把周边的皮肤嘴唇等选取进来相反,又容易遗漏些舌区域。其中的种改进方法是将全图像分割成个子块,再分别进行种依据子块相似度来进行区域的增长,问题是这样得到的图像就不是完整区域,且全图如何分割成为合适的子块和子块内的各自的阈值也难以选取。为了改善这问题,孙氏等人提出了分裂合并的算法,对舌像进行区域分割......”

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