摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 研究背景 | 第11页 |
1.2 动物机器人国内外相关研究现状 | 第11-16页 |
1.3 脑图谱国内外相关研究现状 | 第16-17页 |
1.4 课题研究的目的及意义 | 第17-18页 |
1.5 本文的主要研究内容 | 第18-21页 |
第2章 鲤鱼脑组织切片的制作与数字图像采集 | 第21-33页 |
2.1 鲤鱼脑组织结构及功能 | 第21-23页 |
2.2 颅脑三维坐标系的建立 | 第23-24页 |
2.3 脑组织标本的制备 | 第24-26页 |
2.3.1 心脏灌流法 | 第25-26页 |
2.3.2 脑组织的摘取 | 第26页 |
2.4 脑组织切片的制备 | 第26-30页 |
2.4.1 实验材料 | 第27页 |
2.4.2 实验方法 | 第27-30页 |
2.4.3 实验结果 | 第30页 |
2.5 脑组织切片图像的数字采集 | 第30-31页 |
2.6 本章小结 | 第31-33页 |
第3章 鲤鱼脑组织切片图像的分割与识别 | 第33-45页 |
3.1 图像分割方法 | 第33页 |
3.2 鲤鱼脑组织切片图像特征分析 | 第33-34页 |
3.3 彩色空间的选择 | 第34-38页 |
3.3.1 彩色空间介绍 | 第34-37页 |
3.3.2 选择依据 | 第37-38页 |
3.4 基于HSI彩色空间的多阈值图像分割 | 第38-43页 |
3.4.1 图像灰度化 | 第38-39页 |
3.4.2 前景提取 | 第39页 |
3.4.3 边缘检测 | 第39-40页 |
3.4.4 基于亮度阈值的神经元区域与混合区域图像分割 | 第40-42页 |
3.4.5 基于色度阈值的密集神经纤维区域与混合区域图像分割 | 第42-43页 |
3.4.6 分割结果分析与讨论 | 第43页 |
3.5 本章小结 | 第43-45页 |
第4章 鲤鱼脑组织切片图像的配准 | 第45-65页 |
4.1 图像配准技术 | 第45-48页 |
4.1.1 特征提取 | 第45-46页 |
4.1.2 空间变换 | 第46-47页 |
4.1.3 图像插值 | 第47页 |
4.1.4 相似性测度 | 第47-48页 |
4.2 图像配准方法 | 第48-50页 |
4.2.1 基于像素的方法 | 第48-50页 |
4.2.2 基于特征的方法 | 第50页 |
4.3 鲤鱼脑组织切片图像配准方法 | 第50-51页 |
4.4 基于内部特征点的鲤鱼小脑冠状切片图像配准 | 第51-55页 |
4.4.1 图像灰度化 | 第52页 |
4.4.2 边缘检测 | 第52页 |
4.4.3 特征点选择 | 第52-55页 |
4.4.4 配准结果 | 第55页 |
4.5 基于边缘特征点的鲤鱼间脑、中脑和小脑瓣冠状切片图像配准 | 第55-58页 |
4.5.1 图像灰度化 | 第56页 |
4.5.2 边缘检测 | 第56页 |
4.5.3 特征点选择 | 第56-57页 |
4.5.4 配准结果 | 第57-58页 |
4.6 基于边缘特征点的鲤鱼间脑、中脑和小脑轴状切片图像配准 | 第58-60页 |
4.6.1 图像灰度化 | 第58-59页 |
4.6.2 边缘检测 | 第59页 |
4.6.3 特征点选择 | 第59-60页 |
4.6.4 配准结果 | 第60页 |
4.7 结果分析 | 第60-61页 |
4.8 GUI设计 | 第61-62页 |
4.8.1 GUI的设计意义 | 第61页 |
4.8.2 GUI界面及应用 | 第61-62页 |
4.9 本章小结 | 第62-65页 |
第5章 鲤鱼脑组织切片图像的三维重建研究 | 第65-77页 |
5.1 VTK介绍 | 第65-66页 |
5.2 图像预处理 | 第66-67页 |
5.2.1 图像滤波 | 第66-67页 |
5.2.2 图像插值 | 第67页 |
5.3 表面重建 | 第67-70页 |
5.3.1 基于VTK的移动立方体算法 | 第68-70页 |
5.3.2 重建方法与结果 | 第70页 |
5.4 体绘制 | 第70-74页 |
5.4.1 基于VTK的光线投射算法 | 第71-72页 |
5.4.2 重建方法与结果 | 第72-74页 |
5.5 基于间脑、中脑和小脑瓣的神经核团重建 | 第74-76页 |
5.6 本章小结 | 第76-77页 |
结论 | 第77-79页 |
参考文献 | 第79-84页 |
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第84-86页 |
致谢 | 第86页 |