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基于灰度相似性测度的医学图像配准技术研究

摘要第1-15页
ABSTRACT第15-18页
主要缩略词注释表第18-19页
第一章 绪论第19-39页
   ·课题的背景和意义第19-21页
   ·医学图像配准技术概述第21-35页
     ·医学图像配准的一般步骤第21-22页
     ·医学图像配准方法的分类第22-30页
     ·基于内部特征的图像配准方法第30-35页
   ·图像配准算法的评估第35-36页
   ·本论文的主要内容及章节安排第36-39页
     ·论文的主要工作与创新点第37-38页
     ·论文的章节安排第38-39页
第二章 基于互信息和广义信息熵测度的医学图像配准技术第39-61页
   ·熵的概念与性质第39-41页
     ·熵的定义第39-40页
     ·熵的基本性质第40页
     ·条件熵与联合熵第40-41页
   ·互信息第41-43页
     ·互信息的定义第41页
     ·互信息的性质第41-42页
     ·互信息与鉴别信息的关系第42-43页
   ·互信息用于图像配准第43-50页
     ·灰度概率的估计第44页
     ·灰度级的压缩第44-46页
     ·插值方法第46-50页
   ·互信息的改进形式第50-53页
     ·归一化互信息第50页
     ·互信息与空间信息的结合第50-51页
     ·高阶互信息第51-53页
   ·广义熵信息测度第53-56页
     ·Rényi熵第54-55页
     ·t类熵第55-56页
   ·广义熵信息测度配准实例第56-60页
     ·参数值的确定第57页
     ·计算时间和收敛性能第57-59页
     ·测度的配准精度第59-60页
   ·小结第60-61页
第三章 基于改进型I-alpha信息的医学图像配准方法第61-77页
   ·f散度第61-67页
     ·f散度的定义第62页
     ·f散度的性质第62-64页
     ·几个特例第64-67页
     ·Rényi距离第67页
   ·f信息第67-69页
   ·两种改进型I-alpha信息第69-70页
   ·图像配准实例第70-75页
     ·函数曲线第71-73页
     ·计算时间第73-74页
     ·收敛性能第74-75页
     ·配准精度第75页
   ·小结第75-77页
第四章 均值距离测度用于医学图像配准与分割第77-101页
   ·均值不等式第77-80页
     ·K-L距离与香农不等式第77-78页
     ·简单均值不等式第78-80页
     ·均值不等式的几何意义第80页
   ·均值距离度量函数第80-85页
     ·均值距离的凸性第82-85页
     ·均值距离测度表达式第85页
   ·均值距离测度配准实例第85-90页
     ·函数曲线第86-87页
     ·配准精度第87-90页
     ·稳健性第90页
   ·基于均值距离测度的图像分割第90-95页
     ·算法描述第91-92页
     ·实验结果与分析第92-95页
   ·多幅图像的配准第95-99页
     ·互信息矩阵第96-97页
     ·AGM矩阵第97页
     ·配准结果第97-99页
   ·小结第99-101页
第五章 基于算术调和均值距离测度的弹性图像配准第101-109页
   ·非刚体配准第101-102页
   ·弹性配准方法第102-108页
     ·标记点的自动选取第102-104页
     ·双三次均匀B样条第104-105页
     ·配准步骤第105-106页
     ·实验结果与分析第106-108页
   ·小结第108-109页
第六章 结论与展望第109-111页
   ·主要研究内容与结论第109-110页
   ·展望第110-111页
参考文献第111-124页
致谢第124-125页
攻读博士学位期间完成的学术论文第125-126页
攻读博士学位期间参加的科研项目第126-127页
学位论文评阅及答辩情况表第127-128页
附:两篇英文论文第128-137页

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