| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 医学图像分割的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 医学图像分割的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主动形状模型应用于医学图像分割的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文的研究内容和组织安排 | 第13-15页 |
| 第二章 医学图像分割研究基础 | 第15-25页 |
| 2.1 传统的医学图像分割方法 | 第15-21页 |
| 2.1.1 基于边缘的分割方法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 基于阈值的分割方法 | 第17-19页 |
| 2.1.3 基于区域的分割方法 | 第19-21页 |
| 2.2 基于形变模型的图像分割方法 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于主动形状模型的器官分割方法 | 第25-43页 |
| 3.1 标记训练集阶段 | 第25-28页 |
| 3.1.1 数据采集 | 第25-26页 |
| 3.1.2 图像的预处理 | 第26-27页 |
| 3.1.3 标记训练集 | 第27-28页 |
| 3.2 训练集形状对齐与配准 | 第28-31页 |
| 3.3 获得统计信息建立模型 | 第31-33页 |
| 3.4 基于主动形状模型的搜索分割 | 第33-38页 |
| 3.4.1 基于灰度的搜索策略 | 第33-36页 |
| 3.4.2 ASM的搜索分割 | 第36-38页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 一种优化初始化定位的ASM医学图像分割方法 | 第43-55页 |
| 4.1 基于高对比度器官辅助标定的初始化定位方法 | 第43-47页 |
| 4.1.1 高对比度器官的三维平均形状点云模型的构造 | 第43-45页 |
| 4.1.2 辅助定位目标的初始化轮廓 | 第45-47页 |
| 4.2 一种优化的基于辅助定位的ASM自动分割方法 | 第47-49页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第63-65页 |
| 申请(授权)专利 | 第63页 |
| 软件著作权 | 第63页 |
| 参与科研项目 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
