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医学心脏序列图像自动分析研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-15页
目录第15-17页
插图索引第17-18页
表格索引第18-19页
第一章 绪论第19-25页
   ·研究目的和意义第19-20页
   ·计算机辅助医学图像分析第20-22页
   ·本文组织结构第22-23页
 参考文献第23-25页
第二章 医学心脏成像第25-37页
   ·心脏的解剖结构第25-26页
   ·心脏的成像设备第26-32页
     ·磁共振心脏成像第27-28页
     ·超声心脏成像第28-30页
     ·核医学心脏成像第30-31页
     ·X线心脏成像第31-32页
   ·心脏图像分析第32-34页
 参考文献第34-37页
第三章 医学图像与图像分割第37-55页
   ·医学图像的特点第37-39页
   ·图像分割算法的分类第39-40页
   ·基于边缘检测的图像分割第40-41页
   ·基于随机场模型的图像分割算法第41-43页
     ·马尔科夫随机场与平滑先验第41-42页
     ·Gibbs分布与贝叶斯分割第42-43页
   ·基于动态轮廓线模型的图像分割第43-49页
     ·参数动态轮廓线模型第43-45页
     ·几何动态轮廓线模型和水平集方法第45-48页
     ·正则化和非正则化的水平集算法第48-49页
   ·基于图论的图像分割第49-52页
   ·医学图像分割的特点第52页
 参考文献第52-55页
第四章 磁共振心脏图像左心室分割新方法第55-73页
   ·引言第55-56页
   ·水平集框架下的曲线演化第56-58页
   ·广义模糊几何动态轮廓线第58-62页
     ·几何动态轮廓线模型第58页
     ·广义模糊概念与GFO算子第58-61页
     ·广义模糊动态轮廓线模型第61-62页
   ·基于水平集的先验概率知识模型第62-66页
     ·从训练集到先验概率知识模型第63-65页
     ·知识引导下的曲线演化第65-66页
   ·实验结果与讨论第66-69页
 参考文献第69-73页
第五章 超声心脏图像分割新算法第73-89页
   ·引言第73-74页
   ·心脏超声图像与小波多尺度图像分析第74-78页
   ·小波多尺度水平集算法第78-82页
     ·边界和区域动态轮廓线模型第78-79页
     ·基于图像边界、区域统计和尺度间形状约束的能量模型第79-80页
     ·水平集算法和能量最小化第80-81页
     ·多分辨率参数调整第81-82页
   ·实验结果和讨论第82-86页
 参考文献第86-89页
第六章 磁共振心室内外壁联合分割与追踪第89-101页
   ·心室内外壁联合分割第89-91页
   ·心室内壁时序追踪算法第91-92页
   ·重要心功能参数第92-93页
   ·实验结果与讨论第93-99页
 参考文献第99-101页
第七章 结论与展望第101-103页
   ·结论第101-102页
   ·展望第102-103页
参考文献第103-105页
攻读博士期间发表的论文第105-107页
致谢第107-109页

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