| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 特征点研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 研究基础 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 神经元图像的预处理 | 第19-29页 |
| 2.1 图像去噪 | 第19-22页 |
| 2.1.1 中值滤波 | 第20页 |
| 2.1.2 高斯滤波 | 第20-21页 |
| 2.1.3 基于连通域面积的图像去噪 | 第21-22页 |
| 2.2 图像增强 | 第22-25页 |
| 2.2.1 Gabor滤波 | 第22-23页 |
| 2.2.2 相对独立的曲线结构增强 | 第23-24页 |
| 2.2.3 各向异性滤波 | 第24-25页 |
| 2.3 图像质量评价 | 第25-27页 |
| 2.3.1 主观评价 | 第25-27页 |
| 2.3.2 客观评价 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于神经元局部直径的自适应Ray-Shooting模型 | 第29-37页 |
| 3.1 神经元局部直径的估计 | 第29-35页 |
| 3.1.1 多模板快速推进算法 | 第29-32页 |
| 3.1.2 多模板快速推进算法的应用 | 第32-34页 |
| 3.1.3 神经元局部直径检测结果评估 | 第34-35页 |
| 3.2 自适应Ray-Shooting模型 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于自适应Ray-Shooting模型的三维神经元末梢点的检测 | 第37-47页 |
| 4.1 二维神经元末梢点的检测 | 第37-41页 |
| 4.1.1 检测算法的设计与实现 | 第38-40页 |
| 4.1.2 均值漂移聚类 | 第40-41页 |
| 4.2 高斯函数模型相邻切片验证算法 | 第41-44页 |
| 4.2.1 高斯函数拟合 | 第42-44页 |
| 4.2.2 拟合效果分析 | 第44页 |
| 4.3 基于自适应三维Ray-Shooting模型的三维神经元末梢点的检测 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 实验结果和数据分析 | 第47-57页 |
| 5.1 实验平台 | 第47-49页 |
| 5.1.1 MATLAB软件 | 第47页 |
| 5.1.2 Vaa3D软件 | 第47-48页 |
| 5.1.3 实验数据 | 第48-49页 |
| 5.2 实验结果 | 第49-55页 |
| 5.2.1 HKS算法 | 第49-50页 |
| 5.2.2 实验参数的选取 | 第50页 |
| 5.2.3 算法性能评估 | 第50-55页 |
| 5.3 神经元末梢点在神经元形态结构重建中的应用 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论与展望 | 第57-59页 |
| 研究工作总结 | 第57-58页 |
| 论文不足及展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术成果 | 第64-65页 |
| 附录B 攻读学位期间所参与的科研项目 | 第65页 |
