| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·医学图像分割及其研究意义 | 第10-11页 |
| ·活动轮廓模型在医学图像分割中的研究现状 | 第11-13页 |
| ·活动轮廓模型在图像分割中的发展趋势 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 参数活动轮廓模型原理与分析 | 第16-28页 |
| ·传统Snake模型 | 第16-22页 |
| ·基本原理 | 第16-18页 |
| ·变分与Snake模型 | 第18-19页 |
| ·算法仿真与分析 | 第19-22页 |
| ·基于边界的Snake模型的外力及实验分析 | 第22-27页 |
| ·气球模型 | 第22-23页 |
| ·距离势能模型 | 第23-24页 |
| ·动态距离力 | 第24页 |
| ·梯度向量流 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于DPGVF SNAKE模型的医学图像分割 | 第28-42页 |
| ·基于DPGVF Snake模型的图像分割流程 | 第28-29页 |
| ·方向性边缘映射 | 第29-33页 |
| ·方向保持梯度向量流 | 第33-35页 |
| ·方向保持梯度向量流能量函数 | 第33-34页 |
| ·方向保持梯度向量流求解 | 第34-35页 |
| ·分割算法实验与分析 | 第35-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于神经网络DPGVF SNAKE模型的医学图像分割 | 第42-58页 |
| ·初始化轮廓线 | 第42-45页 |
| ·初始轮廓线对医学图像分割影响的验证实验 | 第42-44页 |
| ·设置初始轮廓线 | 第44-45页 |
| ·神经网络提取图像边界 | 第45-48页 |
| ·Kohonen神经网络理论 | 第45-47页 |
| ·调整权值 | 第47-48页 |
| ·分割算法实验与分析 | 第48-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 结论 | 第58-60页 |
| ·本文工作总结 | 第58-59页 |
| ·未来工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |