| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 DSA技术简介 | 第13-15页 |
| 1.2.1 DSA技术成像原理 | 第13-14页 |
| 1.2.2 影响DSA图像质量的因素 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 图像处理的现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 血栓分析的现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 基于自动随机游走的DSA图像分割算法 | 第19-30页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 算法的整体流程 | 第19-20页 |
| 2.3 自适应阈值分割 | 第20-22页 |
| 2.4 基于形态特征和中值滤波的去噪 | 第22-23页 |
| 2.5 自动游走随机算法 | 第23-26页 |
| 2.5.1 随机游走种子点的选择 | 第23-24页 |
| 2.5.2 随机游走权函数定义 | 第24-25页 |
| 2.5.3 求解Dirichlet问题 | 第25-26页 |
| 2.6 实验结果分析 | 第26-29页 |
| 2.6.1 实验设置 | 第26页 |
| 2.6.2 实验结果对比分析 | 第26-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 血栓特性分析 | 第30-43页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 实验设置 | 第30-33页 |
| 3.2.1 实验器材 | 第30-31页 |
| 3.2.2 实验准备 | 第31-33页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第33-42页 |
| 3.3.1 频率扫描 | 第33-39页 |
| 3.3.2 时间变量扫描 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小节 | 第42-43页 |
| 第4章 基于上述研究对介入治疗的帮助 | 第43-47页 |
| 4.1 基于自动随机游走的DSA图像分割算法对介入治疗的帮助 | 第43-45页 |
| 4.1.1 病例一 | 第43-44页 |
| 4.1.2 病例二 | 第44-45页 |
| 4.2 血栓特性分析对介入诊疗的帮助 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 工作总结 | 第47页 |
| 5.2 未来展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第53页 |