| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·胃部 CT 图像及胃癌 | 第9-10页 |
| ·胃部 CT 图像 | 第9-10页 |
| ·胃癌 | 第10页 |
| ·相关工作研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究的主要内容及论文安排 | 第11-14页 |
| 第二章 背景知识 | 第14-22页 |
| ·图像分割的原理概述 | 第14-15页 |
| ·医学图像分割方法简介 | 第15-18页 |
| ·基于模糊集理论的医学图像分割 | 第15-16页 |
| ·基于模型的医学图像分割 | 第16-17页 |
| ·基于统计学的医学图像分割 | 第17页 |
| ·基于神经网络的医学图像分割 | 第17-18页 |
| ·医学图像目标跟踪方法原理概述 | 第18页 |
| ·医学图像目标跟踪方法简介 | 第18-20页 |
| ·基于均值偏移的目标跟踪 | 第18-19页 |
| ·基于低秩模型的目标跟踪 | 第19页 |
| ·基于自适应窗的目标跟踪 | 第19-20页 |
| ·基于主动轮廓模型的目标跟踪 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于模糊 C-均值和边界先验的疑似淋巴结提取 | 第22-36页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于模糊 C-均值的胃部 CT 图像分割算法 | 第22-27页 |
| ·模糊集合理论概述 | 第22-23页 |
| ·C-均值聚类算法简介 | 第23-24页 |
| ·模糊 C-均值聚类算法的详细推导 | 第24-27页 |
| ·边界先验的疑似淋巴结提取 | 第27-31页 |
| ·边界检测 | 第27-29页 |
| ·疑似淋巴结提取 | 第29-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-34页 |
| ·实验设置 | 第31-32页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于自适应窗口和直方图统计特征的淋巴结跟踪检测算法 | 第36-64页 |
| ·引言 | 第36-40页 |
| ·血管跟踪算法 | 第40-45页 |
| ·血管跟踪算法详细介绍 | 第40-43页 |
| ·血管跟踪算法实验结果 | 第43-45页 |
| ·淋巴结跟踪算法 | 第45-50页 |
| ·相似度的定义 | 第45-46页 |
| ·淋巴结跟踪算法的详细介绍 | 第46-50页 |
| ·基于自适应窗口和直方图统计特征的淋巴结跟踪检测算法 | 第50-58页 |
| ·实验仿真及分析 | 第58-64页 |
| ·直方图统计 | 第58-59页 |
| ·淋巴结跟踪检测方法的仿真结果 | 第59-60页 |
| ·淋巴结跟踪检测方法仿真结果分析 | 第60-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-68页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 科研成果 | 第76-77页 |
