| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 磁共振成像原理 | 第16-17页 |
| 1.3 胰腺癌磁共振影像表现 | 第17页 |
| 1.4 医学图像分割 | 第17-18页 |
| 1.5 主要内容与章节安排 | 第18-21页 |
| 第二章 医学图像分割理论基础 | 第21-27页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 基于图像的分割方法 | 第22-23页 |
| 2.2.1 阈值分割法 | 第22页 |
| 2.2.2 边缘检测法 | 第22页 |
| 2.2.3 区域生长法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 分裂合并法 | 第23页 |
| 2.2.5 分水岭法 | 第23页 |
| 2.3 基于模型的分割方法 | 第23-24页 |
| 2.3.1 活动轮廓法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Graph Cut | 第24页 |
| 2.3.3 图谱法 | 第24页 |
| 2.4 基于人工智能的分割方法 | 第24-25页 |
| 2.4.1 基于分类的分割方法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 基于聚类的分割方法 | 第25页 |
| 2.4.3 人工神经网络 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于低秩分解和Hessian增强的胰腺 3D MRI分割 | 第27-51页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 相关理论基础 | 第27-33页 |
| 3.2.1 稀疏表示与低秩分解 | 第27-29页 |
| 3.2.2 Hessian矩阵 | 第29-32页 |
| 3.2.3 二值形态学的基本运算 | 第32-33页 |
| 3.3 基于低秩分解和Hessian增强的胰腺 3D MRI分割 | 第33-41页 |
| 3.3.1 体数据重建 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于RPCA的低秩分解 | 第35-37页 |
| 3.3.3 Hessian矩阵胰腺增强 | 第37-39页 |
| 3.3.4 人机交互提取胰腺 | 第39-40页 |
| 3.3.5 三维信息胰腺修复 | 第40页 |
| 3.3.6 胰腺约束融合 | 第40-41页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第41-49页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第41页 |
| 3.4.2 对比算法 | 第41页 |
| 3.4.3 评价指标 | 第41-42页 |
| 3.4.4 实验结果和分析 | 第42-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于多图谱的胰腺磁共振图像分割 | 第51-71页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 相关工作 | 第52-56页 |
| 4.2.1 医学图像配准 | 第52-56页 |
| 4.2.2 标签融合 | 第56页 |
| 4.3 基于多图谱的磁共振胰腺分割 | 第56-63页 |
| 4.3.1 构造胰腺图谱 | 第57-58页 |
| 4.3.2 刚性胰腺配准 | 第58-60页 |
| 4.3.3 非刚性胰腺配准 | 第60-62页 |
| 4.3.4 胰腺标签选取和标签融合 | 第62-63页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第63-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介 | 第79-80页 |