| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外MR图像分割的研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文主要研究内容与章节安排 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 常见的医学图像分割方法 | 第13-26页 |
| ·图像分割简介 | 第13-14页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第14-17页 |
| ·阈值分割法 | 第14-15页 |
| ·区域生长与分裂合并方法 | 第15-16页 |
| ·基于统计学的方法 | 第16-17页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第17-21页 |
| ·几种常见的微分算子方法 | 第17-21页 |
| ·基于小波的分割方法 | 第21页 |
| ·其他典型的方法 | 第21-25页 |
| ·基于数学形态学的方法 | 第21-23页 |
| ·基于神经网络的分割方法 | 第23页 |
| ·基于形变模型的分割方法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于水平集和快速行进法的医学图像分割 | 第26-42页 |
| ·曲线演化理论 | 第26-28页 |
| ·水平集方法 | 第28-32页 |
| ·水平集方法的数值计算 | 第32-34页 |
| ·符号距离函数的生成 | 第33页 |
| ·速度函数的设计 | 第33-34页 |
| ·数值计算的稳定性 | 第34页 |
| ·水平集的改进方法 | 第34-39页 |
| ·窄带法 | 第34-35页 |
| ·快速行进法 | 第35-39页 |
| ·水平集方法分割图像的实验结果 | 第39-41页 |
| ·算法的流程 | 第39-40页 |
| ·图像分割结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于两阶段快速行进法的脑皮质提取和体积计算 | 第42-52页 |
| ·快速行进法的二维图像分割 | 第42-45页 |
| ·快速行进法在三维图像中应用 | 第45-50页 |
| ·实验图像的选取和三维等距网络的形成 | 第46-47页 |
| ·三维空间场的快速行进法 | 第47-48页 |
| ·隐式曲面快速行进法 | 第48页 |
| ·灰质体积计算法 | 第48-50页 |
| ·两阶段快速行进法分割结果 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·结论 | 第52页 |
| ·进一步工作方向 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |