基于多图谱的MR前列腺图像分割算法研究
| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 MR前列腺图像分割的背景意义 | 第12-13页 |
| 1.2 MR前列腺图像分割的研究现状分析 | 第13-17页 |
| 1.2.1 阈值法 | 第14页 |
| 1.2.2 基于分类器的方法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于参数形变模型的分割方法 | 第15-16页 |
| 1.2.4 基于多图谱的分割方法 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基于多图谱的分割算法 | 第19-30页 |
| 2.1 图谱配准 | 第20-24页 |
| 2.1.1 几种常见的相似性测度 | 第20-22页 |
| 2.1.2 几种常见的空间变换方式 | 第22-24页 |
| 2.2 图谱选择 | 第24页 |
| 2.3 图谱融合 | 第24-28页 |
| 2.3.1 全局融合算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 局部融合算法 | 第26-28页 |
| 2.3.3 基于非局部块加权的融合算法 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 稀疏编码理论及其扩展 | 第30-38页 |
| 3.1 稀疏编码 | 第30-33页 |
| 3.1.1 稀疏编码模型 | 第31页 |
| 3.1.2 稀疏编码字典系数的求解 | 第31-33页 |
| 3.2 稀疏编码的扩展—基于局部的编码算法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 局部坐标编码 | 第34-35页 |
| 3.2.2 局部约束线性编码 | 第35页 |
| 3.2.3 局部锚点嵌入 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于距离场融合的MR前列腺图像分割 | 第38-55页 |
| 4.1 引言 | 第38-40页 |
| 4.2 距离场融合算法 | 第40-44页 |
| 4.2.1 距离场变换 | 第41-42页 |
| 4.2.2 局部字典构建 | 第42-43页 |
| 4.2.3 基于LAE算法的字典系数求解 | 第43-44页 |
| 4.2.4 距离场预测 | 第44页 |
| 4.3 基于距离场融合的MR前列腺分割算法 | 第44-49页 |
| 4.3.1 基于ROI的图谱选择方法 | 第45-47页 |
| 4.3.2 图像预处理 | 第47页 |
| 4.3.3 图像配准 | 第47-48页 |
| 4.3.4 阈值处理 | 第48页 |
| 4.3.5 多分辨率框架 | 第48-49页 |
| 4.4 实验与分析 | 第49-54页 |
| 4.4.1 实验数据及评价标准 | 第49-50页 |
| 4.4.2 不同图谱融合算法对比 | 第50页 |
| 4.4.3 距离场的有效性 | 第50-52页 |
| 4.4.4 LAE求解字典系数的有效性 | 第52-53页 |
| 4.4.5 基于ROI的图谱选择的有效性 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 椭球先验约束的多图谱MR前列腺图像分割 | 第55-65页 |
| 5.1 椭球形状先验 | 第56-57页 |
| 5.2 椭球先验约束的ROI图谱选择 | 第57页 |
| 5.3 椭球先验约束的距离场融合算法 | 第57-59页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第59-63页 |
| 5.4.1 椭球先验的有效性 | 第59-61页 |
| 5.4.2 人工标记点对分割结果的影响 | 第61页 |
| 5.4.3 本章算法下MR前列腺图像分割结果 | 第61-63页 |
| 5.4.4 前列腺分割算法比较 | 第63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 论文总结 | 第65-66页 |
| 6.2 工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-76页 |
| 攻读硕士期间成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
