遗传蚁群算法在医学图像分割中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·医学图像分割的研究背景与意义 | 第7-9页 |
| ·磁共振成像 | 第9-10页 |
| ·最大类间方差函数 | 第10-12页 |
| ·本文工作安排及章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 图像分割方法 | 第13-23页 |
| ·传统的分割方法 | 第13-15页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第13-14页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第14页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第14-15页 |
| ·结合特定理论工具的分割方法 | 第15-21页 |
| ·基于活动轮廓模型的方法 | 第15页 |
| ·基于遗传算法的方法 | 第15-16页 |
| ·基于小波变换的方法 | 第16-17页 |
| ·基于信息论的方法 | 第17-18页 |
| ·基于模糊分割的方法 | 第18-19页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第19-20页 |
| ·医学图像分割的其它方法 | 第20-21页 |
| ·医学图像分割方法的评估 | 第21-23页 |
| 第三章 遗传算法与医学图像分割 | 第23-35页 |
| ·遗传算法简介 | 第23-28页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的理论分析 | 第24-28页 |
| ·遗传算法的特点 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的应用情况 | 第29-30页 |
| ·用遗传算法实现医学图像的分割 | 第30-35页 |
| ·算法的实现步骤 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的流程图 | 第31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-35页 |
| 第四章 蚁群算法与医学图像分割 | 第35-47页 |
| ·蚁群算法简介 | 第35-38页 |
| ·蚁群算法的基本思想 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法的理论分析 | 第36-38页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第38-39页 |
| ·蚁群算法的应用情况 | 第39-40页 |
| ·蚁群算法的改进算法 | 第40-43页 |
| ·带精英策略的蚂蚁系统 | 第40-41页 |
| ·蚁群系统 | 第41页 |
| ·最大-最小蚂蚁系统 | 第41-42页 |
| ·自适应蚁群算法 | 第42-43页 |
| ·用蚁群算法实现医学图像的分割 | 第43-47页 |
| ·蚁群算法的流程图 | 第43页 |
| ·算法的实现步骤 | 第43-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-47页 |
| 第五章 遗传蚁群算法与医学图像分割 | 第47-53页 |
| ·遗传算法和蚁群算法融合的原理 | 第47-48页 |
| ·算法的流程图 | 第48页 |
| ·算法的实现步骤 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·三种算法对比 | 第51-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 研究成果 | 第61-62页 |
