| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 图像分割的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文安排 | 第11-13页 |
| 第2章 医学图像特点及其传统分割分析 | 第13-19页 |
| 2.1 医学图像的特点 | 第13-14页 |
| 2.2 图像分割概述 | 第14-15页 |
| 2.3 医学图像的经典分割方法分析 | 第15-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 水平集的相关理论 | 第19-29页 |
| 3.1 变分法及梯度下降流 | 第19-20页 |
| 3.2 曲线演化理论 | 第20-22页 |
| 3.3 水平集方法 | 第22-28页 |
| 3.3.1 水平集的数值实现 | 第23-24页 |
| 3.3.2 水平集函数规则化 | 第24-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 改进的测地线主动轮廓模型 | 第29-36页 |
| 4.1 参数化主动轮廓模型 | 第29页 |
| 4.2 测地线主动轮廓模型 | 第29-31页 |
| 4.3 引入局部区域信息的改进 GAC 模型[36] | 第31-35页 |
| 4.3.1 构造一种由局部灰度进行拟合的方法 | 第31-32页 |
| 4.3.2 构造基于局部信息的符号压力函数 | 第32-33页 |
| 4.3.3 基于采用符号压力函数的 GAC 水平集表达 | 第33-34页 |
| 4.3.4 结果与分析 | 第34-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 融合局部与全局信息的 LGCV 模型 | 第36-49页 |
| 5.1 CV 模型 | 第36-38页 |
| 5.2 LBF 模型 | 第38-41页 |
| 5.3 一种融合局部与全局信息的新的 LGCV | 第41-43页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第43-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 6.1 工作总结 | 第49页 |
| 6.2 工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第54页 |