基于活动感兴趣区域的脑组织自动提取方法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·脑组织自动提取 | 第8-9页 |
| ·活动轮廓模型 | 第9-10页 |
| ·本论文的研究内容及结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 BET算法与轮廓演化自动收敛准则 | 第12-22页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·BET算法介绍 | 第12-15页 |
| ·基本参数估计 | 第13-14页 |
| ·轮廓初始化 | 第14页 |
| ·轮廓演化 | 第14-15页 |
| ·BET算法改进 | 第15-16页 |
| ·扩张力的改进 | 第15-16页 |
| ·增加搜索路径 | 第16页 |
| ·平滑力的简化 | 第16页 |
| ·BET改进算法轮廓演化自动收敛准则 | 第16-21页 |
| ·三种轮廓演化自动收敛准则 | 第17-18页 |
| ·三种收敛判定实验效果及分析 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 混合活动轮廓模型 | 第22-31页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·曲线演化理论与水平集方法 | 第22-25页 |
| ·曲线演化理论 | 第22-23页 |
| ·水平集方法 | 第23-24页 |
| ·嵌入函数与重新初始化 | 第24-25页 |
| ·活动轮廓模型 | 第25-30页 |
| ·活动轮廓模型基本概念 | 第25页 |
| ·基于边缘信息的活动轮廓模型 | 第25-27页 |
| ·基于区域信息的活动轮廓模型 | 第27-28页 |
| ·基于边缘与区域信息的混合模型 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于活动感兴趣区域脑组织自动提取方法 | 第31-44页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·活动感兴趣区域脑组织自动提取方案 | 第31-32页 |
| ·活动感兴趣区域脑组织自动提取流程图 | 第32-33页 |
| ·混合轮廓模型的改进 | 第33-34页 |
| ·实验部分 | 第34-43页 |
| ·实验平台与实验数据 | 第34-35页 |
| ·评价准则 | 第35-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·全文总结 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 硕士期间发表论文情况 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
