基于超声图像的颈动脉运动估计
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的背景及来源 | 第9页 |
| 1.2 课题的意义 | 第9-10页 |
| 1.3 课题研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 研究内容及创新 | 第12-15页 |
| 第2章 估计颈动脉壁运动的方法 | 第15-25页 |
| 2.1 光流法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 光流法的发展及现状 | 第15-16页 |
| 2.1.2 光流法的原理 | 第16-18页 |
| 2.2 块匹配算法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 块匹配的准则 | 第18-19页 |
| 2.2.2 块匹配的搜索算法 | 第19-20页 |
| 2.3 卡尔曼滤波算法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波的特点及应用领域 | 第21页 |
| 2.3.2 卡尔曼滤波的算法推导 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于UKF的颈动脉壁运动估计 | 第25-32页 |
| 3.1 UKF算法思想 | 第25-26页 |
| 3.2 基于UKF的颈动脉壁运动估计 | 第26-31页 |
| 3.2.1 颈动脉运动模型建立 | 第26-28页 |
| 3.2.2 状态预测 | 第28-29页 |
| 3.2.3 无损变换 | 第29-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 颈动脉壁运动的实现和分析 | 第32-48页 |
| 4.1 参数初始化 | 第32-34页 |
| 4.2 性能评价 | 第34-41页 |
| 4.3 结果讨论 | 第41-47页 |
| 4.3.1 精度 | 第41-42页 |
| 4.3.2 鲁棒性 | 第42-44页 |
| 4.3.3 初始化问题 | 第44-45页 |
| 4.3.4 与其他方法的比较 | 第45-46页 |
| 4.3.5 关于临床应用 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
