3D医学图像配准方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·图像配准的应用领域 | 第9-10页 |
| ·医学图像配准方法的分类及发展状况 | 第10-12页 |
| ·本文主要工作简介 | 第12-14页 |
| 2 3D 线性图像配准 | 第14-44页 |
| ·3D 线性图像配准概述 | 第14-18页 |
| ·定义 | 第14页 |
| ·3D 仿射变换模型 | 第14-17页 |
| ·线性图像配准流程 | 第17-18页 |
| ·主动轮廓模型 | 第18-24页 |
| ·主动轮廓模型的物理含义 | 第19-20页 |
| ·主动轮廓模型的数学表征 | 第20-21页 |
| ·主动轮廓模型的实现及其离散形式 | 第21-23页 |
| ·Snake 模型分割MRI 图像轮廓 | 第23-24页 |
| ·基于主成分分析的图像配准 | 第24-29页 |
| ·PCA 原理 | 第24-26页 |
| ·PCA 求解仿射变换参数 | 第26-27页 |
| ·利用仿射变换矩阵求变换参数 | 第27-29页 |
| ·基于遗传算法理论的图像配准 | 第29-37页 |
| ·遗传算法的术语 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的步骤 | 第31-32页 |
| ·标准遗传算法的要素 | 第32-34页 |
| ·遗传算法求仿射变换问题的研究背景 | 第34-35页 |
| ·个体适应度评价函数 | 第35页 |
| ·GA 求解仿射变换参数 | 第35-37页 |
| ·实验 | 第37-43页 |
| ·MRI 和AI 数据输入 | 第37-39页 |
| ·MRI 轮廓分割及3D 显示 | 第39页 |
| ·基于PCA 的配准 | 第39-41页 |
| ·基于GA 的配准 | 第41-42页 |
| ·配准评价函数 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 3 3D 非线性配准方法 | 第44-56页 |
| ·非线性配准 | 第44-45页 |
| ·非线性配准国内外的发展状况 | 第45-48页 |
| ·仿射和多项式函数变换 | 第45-46页 |
| ·基于平滑基函数的变换 | 第46页 |
| ·物理模型 | 第46-47页 |
| ·光流模型 | 第47-48页 |
| ·基于同源表面的配准 | 第48页 |
| ·水平集算法 | 第48-52页 |
| ·曲线演化和偏微分方程 | 第49页 |
| ·水平集方法 | 第49-52页 |
| ·基于水平集的非线性配准 | 第52-56页 |
| ·图像配准理论 | 第52页 |
| ·基于水平集的非线性配准 | 第52-53页 |
| ·该算法的实现 | 第53页 |
| ·实验结果 | 第53-56页 |
| 4 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·进一步研究 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第64页 |
