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面向鲤鱼脑图谱构建的脑切片图像分割与三维重建研究

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

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