脑肿瘤图像分割及三维重建方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和目的 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 医学图像分割方法的研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 三维重建方法的研究 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 2 脑肿瘤图像预处理 | 第14-26页 |
| 2.1 预处理的目的和意义 | 第14页 |
| 2.2 数学形态学基本思想 | 第14-20页 |
| 2.2.1 膨胀与腐蚀运算 | 第14-18页 |
| 2.2.2 开运算与闭运算 | 第18-20页 |
| 2.3 形态学滤波 | 第20-25页 |
| 2.3.1 开闭运算组合滤波 | 第20-22页 |
| 2.3.2 非线性形态学组合滤波 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 改进的C-V模型 | 第26-34页 |
| 3.1 曲线演化理论 | 第26-27页 |
| 3.2 水平集分割模型 | 第27-29页 |
| 3.3 改进的C-V模型分割 | 第29-33页 |
| 3.3.1 C-V模型 | 第29-32页 |
| 3.3.2 初始轮廓对C-V模型分割结果的影响 | 第32-33页 |
| 3.3.3 无需重新初始化的C-V模型 | 第33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 结合标记控制分水岭与改进的C-V模型分割 | 第34-46页 |
| 4.1 标记控制分水岭分割 | 第34-38页 |
| 4.1.1 分水岭的基本思想 | 第34-36页 |
| 4.1.2 标记控制分水岭 | 第36-38页 |
| 4.2 标记控制分水岭优化的C-V模型分割 | 第38-40页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第40-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 三维重建 | 第46-54页 |
| 5.1 医学图像三维重建方法 | 第46-48页 |
| 5.2 脑部三维重建的实现 | 第48-53页 |
| 5.2.1 基于MC的面绘制技术 | 第48-50页 |
| 5.2.2 脑肿瘤图像的面绘制 | 第50-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |
