| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 人脑图谱技术和图像配准的研究 | 第14-18页 |
| 1.2.1 人脑数字图谱简介 | 第14-16页 |
| 1.2.2 医学图像配准研究 | 第16-18页 |
| 1.3 本文完成的主要工作 | 第18-20页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于多图谱的感兴趣人脑结构的分割 | 第22-42页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 脑部MR图像分割算法研究现状 | 第23-24页 |
| 2.3 单图谱人脑结构分割算法流程 | 第24-32页 |
| 2.3.1 颅骨剔除 | 第24-25页 |
| 2.3.2 图像的全局配准 | 第25-27页 |
| 2.3.3 图像灰度预处理 | 第27-29页 |
| 2.3.4 基于对称Demons算法的局部配准 | 第29-31页 |
| 2.3.5 整体算法流程图 | 第31-32页 |
| 2.4 多图谱融合算法 | 第32-35页 |
| 2.4.1 STAPLE融合算法 | 第33-34页 |
| 2.4.2 一种新的图谱加权融合算法 | 第34-35页 |
| 2.5 实验数据和结果讨论 | 第35-41页 |
| 2.5.1 实验数据 | 第35-36页 |
| 2.5.2 实验结果与讨论 | 第36-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于多图谱人脑结构体绘制传递函数的设计 | 第42-57页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 体绘制算法及传递函数技术研究现状 | 第43-46页 |
| 3.2.1 体绘制算法研究 | 第43-45页 |
| 3.2.2 传递函数算法的研究 | 第45-46页 |
| 3.3 基于多图谱人脑结构传递函数的设计 | 第46-48页 |
| 3.4 基于模糊C均值传递函数的改进 | 第48-52页 |
| 3.4.1 模糊C均值聚类算法 | 第48-50页 |
| 3.4.2 基于模糊C均值的多图谱传递函数设计 | 第50-52页 |
| 3.5 实验结果和讨论 | 第52-56页 |
| 3.5.1 基于多图谱人脑结构传递函数设计的实验结果 | 第52-54页 |
| 3.5.2 模糊C均值算法的改进实验结果 | 第54-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 多图谱在临床诊断上的应用 | 第57-75页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 基于多图谱的脑部病灶区域检测 | 第58-61页 |
| 4.2.1 灰度共生矩阵 | 第58-59页 |
| 4.2.2 灰度共生矩阵的特征参数 | 第59-60页 |
| 4.2.3 基于多图谱的脑部病灶区域纹理特征对比 | 第60-61页 |
| 4.3 基于多图谱的脑部病灶区域所属结构的定位 | 第61-66页 |
| 4.3.1 三次样条插值算法 | 第61-63页 |
| 4.3.2 三维断层插值 | 第63-66页 |
| 4.3.3 基于多图谱病灶区域所属结构的确定 | 第66页 |
| 4.4 多模态脑部图像在临床诊断上的应用 | 第66-71页 |
| 4.4.1 ASL和ECT图像简介 | 第67-68页 |
| 4.4.2 多模态图像的互信息配准 | 第68-70页 |
| 4.4.3 多模态图像的融合 | 第70-71页 |
| 4.5 实验结果和讨论 | 第71-74页 |
| 4.5.1 脑部病灶区域检测实验结果 | 第71-73页 |
| 4.5.2 脑部病灶区域归属结构实验结果 | 第73页 |
| 4.5.3 ASL和ECT图像配准融合实验结果 | 第73-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第75-76页 |
| 5.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第82页 |