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基于形状模型水平集的图像分割与同步性估计

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 课题研究背景及意义第9-13页
        1.1.1 心脏超声诊断第9-12页
        1.1.2 心脏超声诊断的问题第12页
        1.1.3 课题意义第12-13页
    1.2 医学图像分割现状第13-15页
    1.3 本文主要研究内容第15-17页
第2章 心脏超声图像分割算法概述第17-37页
    2.1 ASM分割方法第17-25页
        2.1.1 建立点分布模型第18-19页
        2.1.2 训练集配准对齐第19-22页
        2.1.3 形状模型建立第22-23页
        2.1.4 模型的搜索与轮廓拟合第23-25页
    2.2 水平集分割方法第25-32页
        2.2.1 曲线演化理论第26-30页
        2.2.2 水平集方法在实际分割中的应用第30-32页
    2.3 两种算法在心脏超声图像分割中的应用与局限第32-35页
        2.3.1 ASM算法的应用与局限第32-34页
        2.3.2 水平集算法的应用与局限第34-35页
    2.4 本章小结第35-37页
第3章 基于ASM形状模型的水平集方法第37-59页
    3.1 水平集算法能量泛函基本理论第37-40页
        3.1.1 变分概念第37-38页
        3.1.2 梯度下降流第38-39页
        3.1.3 重新初始化问题第39-40页
    3.2 无重新初始化的能量泛函构造第40-42页
    3.3 基于ASM方法改进的能量泛函的构造第42-51页
        3.3.1 主动轮廓模型第43-45页
        3.3.2 基于ASM形状模型的能量泛函第45-48页
        3.3.3 基于心肌不可压缩性的能量泛函的构造第48-51页
    3.4 水平集偏微分方程数值实现第51页
    3.5 实验结果与分析第51-58页
        3.5.1 改进效果分析第52-56页
        3.5.2 存在的问题第56-58页
    3.6 本章小结第58-59页
第4章 基于分割结果的心脏同步性估计第59-71页
    4.1 左右心室收缩功能估计第59-64页
        4.1.1 射血分数第59-61页
        4.1.2 面积变化分数第61-62页
        4.1.3 基于分割结果的EF与FAC的计算第62-64页
    4.2 心脏同步性估计第64-70页
        4.2.1 心脏的面积变化分析第64-67页
        4.2.2 心脏的容积变化分析第67-70页
    4.3 本章小结第70-71页
第5章 总结与展望第71-73页
    5.1 本文工作总结第71页
    5.2 工作展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-79页
附录 读硕期间发表的论文第79页

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