基于连续框架的脑纤维聚类可视化研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 核磁共振成像技术 | 第13-16页 |
| 1.2.2 脑神经纤维跟踪技术 | 第16-17页 |
| 1.2.3 脑纤维可视分析及聚类 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第19-21页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第21-31页 |
| 2.1 相似距离度量技术 | 第21-24页 |
| 2.2 聚类算法 | 第24-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于快速密度峰值搜索的脑纤维聚类算法 | 第31-40页 |
| 3.1 纤维相似度计算 | 第31-34页 |
| 3.1.1 动态时间规整(DTW) | 第32-33页 |
| 3.1.2 DTW测量纤维相似度 | 第33-34页 |
| 3.2 快速密度峰值搜索聚类算法 | 第34-37页 |
| 3.3 算法流程 | 第37页 |
| 3.4 实验结果 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于连续聚类框架的脑纤维聚类算法 | 第40-47页 |
| 4.1 连续聚类框架 | 第40-43页 |
| 4.2 算法流程 | 第43-44页 |
| 4.3 实验结果 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 原型系统实现 | 第47-54页 |
| 5.1 开发工具与开发环境 | 第47页 |
| 5.2 原型系统实现 | 第47-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第54-55页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第61页 |
