基于图割的CT影像分割算法研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 前言 | 第10-19页 |
| ·医学影像分割算法的研究意义 | 第10-11页 |
| ·医学影像分割算法的研究现状 | 第11-13页 |
| ·图像分割算法 | 第11-12页 |
| ·基于图割的图像分割算法 | 第12-13页 |
| ·医学影像分割评价体系 | 第13-16页 |
| ·医学影像算法平台 | 第16-17页 |
| ·VTK简介 | 第16页 |
| ·ITK简介 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第17-19页 |
| ·本文研究内容及改进之处 | 第17-18页 |
| ·章节安排 | 第18-19页 |
| 二、图割理论 | 第19-29页 |
| ·图论的基础知识 | 第19-22页 |
| ·图的定义 | 第19-20页 |
| ·s-t网络与割 | 第20-22页 |
| ·最大流最小割算法 | 第22-25页 |
| ·增广路径方法 | 第22-23页 |
| ·图割算法中最大流最小割算法 | 第23-25页 |
| ·推进重标号方法 | 第25页 |
| ·图割算法基本流程 | 第25-29页 |
| ·图割算法的基本框架 | 第25-26页 |
| ·图割算法基础 | 第26-29页 |
| 三、结合图割与均值漂移算法的分割方法 | 第29-42页 |
| ·前言 | 第29-30页 |
| ·超像素法作为预处理的图割算法 | 第30-32页 |
| ·均值漂移算法 | 第32-37页 |
| ·均值漂移算法思想 | 第32-35页 |
| ·均值漂移算法在图像分割上的应用 | 第35-37页 |
| ·图割和均值漂移的结合算法 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 四、结合图割与概率图谱算法的分割方法 | 第42-54页 |
| ·前言 | 第42-43页 |
| ·概率图谱 | 第43-47页 |
| ·概率图谱技术 | 第43-44页 |
| ·概率图谱技术中的配准方法 | 第44-47页 |
| ·图割与概率图谱的结合算法 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 五、总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·后续工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 综述 医学影像分割方法综述 | 第63-79页 |
| 综述参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
