| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 血管图像增强算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 血管图像分割算法 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文各章节安排 | 第15-18页 |
| 第2章 医学图像目标增强与分割基本理论 | 第18-30页 |
| 2.1 医学影像基础 | 第18-21页 |
| 2.1.1 磁共振血管造影 | 第18-19页 |
| 2.1.2 计算机层析血管造影 | 第19页 |
| 2.1.3 对比度增强计算机层析影像 | 第19-20页 |
| 2.1.4 PET-CT | 第20-21页 |
| 2.2 血管图像增强算法基础 | 第21-24页 |
| 2.2.1 Hessian矩阵 | 第21-23页 |
| 2.2.2 各向同质扩散与各向异质扩散 | 第23-24页 |
| 2.3 医学图像中血管结构的分割算法 | 第24-29页 |
| 2.3.1 区域生长算法 | 第24页 |
| 2.3.2 图割算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 几何活动轮廓模型 | 第25-27页 |
| 2.3.4 模糊连接度算法 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 肝脏血管图像增强算法研究 | 第30-46页 |
| 3.1 腹部增强CT图像预处理 | 第30-32页 |
| 3.2 基于血管特征提取算法的肝脏血管增强 | 第32-36页 |
| 3.2.1 Frangi算法 | 第33页 |
| 3.2.2 Sato算法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 Erdt算法 | 第34-36页 |
| 3.3 基于扩散滤波的血管增强算法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 正则化Perona–Malik扩散滤波 | 第36页 |
| 3.3.2 血管增强扩散滤波 | 第36-37页 |
| 3.3.3 带有连续开关的混合扩散 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果与讨论 | 第38-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 结合肝血管图像增强的阈值水平集分割算法研究 | 第46-60页 |
| 4.1 阈值水平集算法基本框架 | 第46-48页 |
| 4.1.1 阈值水平集理论 | 第46-47页 |
| 4.1.2 快速行进算法 | 第47-48页 |
| 4.2 结合血管特征提取算法的肝脏血管分割 | 第48-51页 |
| 4.2.1 种子点的自动选取 | 第48页 |
| 4.2.2 结合血管特征提取算法的分割算法 | 第48-50页 |
| 4.2.3 结合扩散算法的肝血管分割 | 第50-51页 |
| 4.3 实验结果与评价 | 第51-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 肝脏血管图像分割系统软件设计 | 第60-68页 |
| 5.1 系统软件设计环境及工具 | 第60-66页 |
| 5.1.1 设计环境及基本功能 | 第60-61页 |
| 5.1.2 工具简介 | 第61-62页 |
| 5.1.3 界面设计 | 第62-64页 |
| 5.1.4 图像的存取 | 第64-65页 |
| 5.1.5 血管增强及分割 | 第65-66页 |
| 5.2 本章小结 | 第66-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |