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基于笔交互的CT图像轮廓提取系统的研究与实现的中期报告
中期报告：基于笔交互的CT图像轮廓提取系统的研究与实现
研究背景：
随着医学影像技术的快速发展，CT（计算机断层扫描）已经成为了临床医学中常用的诊断工具。但是，由于CT扫描得到的图像包含了大量的信息，医生在对图像进行分析和诊断时，需要手动提取出感兴趣的部位轮廓，这是一项非常耗时和繁琐的工作。因此，一种高效、准确的轮廓提取系统显得尤为重要。
研究目的：
本研究的目的是设计并实现一种基于笔交互的CT图像轮廓提取系统，该系统旨在提高医生的工作效率，减少轮廓提取的误差。
研究内容：
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.CT图像预处理：由于CT图像中包含了大量的噪声和无用的背景信息，为了减少轮廓提取的误差，需要对CT图像进行预处理，包括图像平滑、去噪和锐化等。
2.笔交互的轮廓提取：本系统采用了笔交互的方式进行轮廓提取，医生可以直接在CT图像上使用手写笔进行轮廓标注，并根据标注结果自动生成轮廓。具体实现步骤包括：对笔输入信号的采集和处理，轮廓自动生成算法的设计与实现。
3.轮廓编辑与更新：由于标注错误或者需要修改轮廓，医生可以对已经生成的轮廓进行编辑和更新。本系统支持的轮廓编辑操作包括：平移、旋转、拉伸和缩放等。
4.系统框架设计：为了实现以上功能，本系统的整体框架采用了MVC（ModelViewController）架构模式，将系统分为模型层、视图层和控制层。模型层包含了轮廓的自动生成、编辑和更新算法，视图层负责图像和轮廓的显示，控制层则负责处理用户输入和输出的信息。
研究进展：
截至目前，本研究已经完成了以下工作：
1.采集了一组42张CT图像作为实验数据，对图像进行了预处理，并完成了轮廓标注。
2.实现了笔输入信号的采集和处理，可以成功识别出不同的轮廓标注，并自动生成轮廓。
3.实现了平移、旋转等轮廓编辑操作，并成功更新了轮廓。
4.完成了系统框架的设计和实现，包括模型层、视图层和控制层。
研究展望：
接下来，本研究将重点进行轮廓自动生成算法的优化和完善，提高轮廓自动化程度和准确性；同时，将继续对系统进行优化和完善，增加用户界面的友好性和交互性。最终目的是实现一种高效、准确的基于笔交互的CT图像轮廓提取系统，为临床医学的诊断和治疗工作提供更好的支持和帮助。