| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·医学图像配准研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 医学图像配准 | 第14-27页 |
| ·图像配准的概念及原理 | 第14-15页 |
| ·医学图像配准的分类 | 第15-18页 |
| ·图像配准的方法 | 第18-21页 |
| ·基于特征点的配准方法 | 第18-19页 |
| ·基于表面的配准方法 | 第19-20页 |
| ·基于像素的配准方法 | 第20页 |
| ·本文配准方法的讨论 | 第20-21页 |
| ·图像配准的理论基础 | 第21-26页 |
| ·空间几何变换 | 第21-23页 |
| ·图像灰度插值 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 甲状腺图像的特征提取 | 第27-43页 |
| ·甲状腺图像成像原理及特点分析 | 第27-31页 |
| ·甲状腺的解剖结构 | 第27-28页 |
| ·甲状腺SPECT图像的成像原理及特点 | 第28-29页 |
| ·甲状腺B超图像的成像原理及特点 | 第29-31页 |
| ·甲状腺图像的特征提取 | 第31-40页 |
| ·基于边缘的分割 | 第31-34页 |
| ·基于区域的分割 | 第34-36页 |
| ·基于阈值的分割 | 第36-37页 |
| ·基于聚类的分割 | 第37-39页 |
| ·基于图论的分割 | 第39-40页 |
| ·基于NSCT和GCBAC的甲状腺SPECT-B超图像分割 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于人工蜂群算法的图像配准 | 第43-57页 |
| ·相似性测度 | 第43-44页 |
| ·人工蜂群算法 | 第44-49页 |
| ·人工蜂群算法生物学背景 | 第44-46页 |
| ·算法原理 | 第46-49页 |
| ·人工蜂群算法的改进 | 第49-50页 |
| ·基于改进的人工蜂群算法的甲状腺的SPECT-B超图像配准 | 第50-56页 |
| ·改进的人工蜂群算法中初始参数的选择 | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57-58页 |
| ·工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第63页 |