CAM血管新生图像处理算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 课题的研究背景及研究意义 | 第7页 |
| 1.2 鸡胚绒毛尿囊膜(CAM)模型 | 第7-8页 |
| 1.3 CAM血管量化研究现状 | 第8页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第8-10页 |
| 第二章 CAM图像预处理 | 第10-17页 |
| 2.1 CAM血管图像采集 | 第10-11页 |
| 2.1.1 光照不均匀 | 第10页 |
| 2.1.2 局部血管破裂 | 第10页 |
| 2.1.3 微小血管 | 第10-11页 |
| 2.2 图像预处理 | 第11-16页 |
| 2.2.1 图像增强 | 第12-14页 |
| 2.2.2 图像去噪 | 第14-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 CAM血管图像分割 | 第17-31页 |
| 3.1 血管图像分割方法 | 第17-21页 |
| 3.1.1 区域分割方法 | 第17-18页 |
| 3.1.2 边缘分割方法 | 第18-19页 |
| 3.1.3 特定理论分割 | 第19-21页 |
| 3.2 初始种子点提取 | 第21-24页 |
| 3.2.1 Otsu算法 | 第21-22页 |
| 3.2.2 OPTA细化算法提取初始种子点 | 第22-24页 |
| 3.3 迭代阈值跟踪方法 | 第24-29页 |
| 3.4 实验结果比对 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 骨架提取 | 第31-44页 |
| 4.1 孔洞填充及去噪处理 | 第31-32页 |
| 4.1.1 孔洞填充 | 第31-32页 |
| 4.1.2 去噪 | 第32页 |
| 4.2 骨架提取方法 | 第32-36页 |
| 4.2.1 骨架的定义 | 第32-33页 |
| 4.2.2 骨架提取算法 | 第33-36页 |
| 4.3 血管模型和高斯卷积核建立 | 第36-39页 |
| 4.3.1 血管模型 | 第37-38页 |
| 4.3.2 高斯卷积核函数 | 第38-39页 |
| 4.4 基于Hessian矩阵的血管骨架线提取 | 第39-42页 |
| 4.4.1 Hessian矩阵原理 | 第39-40页 |
| 4.4.2 CAM血管骨架点提取 | 第40-41页 |
| 4.4.3 骨架点连接 | 第41-42页 |
| 4.5 实验结果比对 | 第42-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 量化及实验结果分析 | 第44-49页 |
| 5.1 CAM血管量化 | 第44-45页 |
| 5.1.1 血管长度的计算 | 第44页 |
| 5.1.2 血管分叉点数的计算 | 第44-45页 |
| 5.1.3 血管面积的计算 | 第45页 |
| 5.2 GUI系统设计 | 第45-46页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第46-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 结论 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 作者简介 | 第54页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第54页 |
