| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 血管造影图像分割的意义 | 第10页 |
| 1.3 血管分割方法的研究概况 | 第10-14页 |
| 1.4 本文主要内容和章节安排 | 第14-15页 |
| 2 基于Hessian矩阵的血管结构增强 | 第15-25页 |
| 2.1 基于形态学Top-Hat变换的背景去除 | 第15-17页 |
| 2.2 Hessian矩阵的基本原理 | 第17-18页 |
| 2.3 尺度空间理论 | 第18-20页 |
| 2.4 多尺度Hessian矩阵血管增强 | 第20-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于活动轮廓模型的血管树分割 | 第25-39页 |
| 3.1 水平集方法简介 | 第25-28页 |
| 3.2 Chan-Vese模型 | 第28-30页 |
| 3.3 基于水平集的Chan-Vese模型表示 | 第30-31页 |
| 3.4 基于水平集的Chan-Vese模型数值求解 | 第31-34页 |
| 3.5 改进的Chan-Vese模型 | 第34-36页 |
| 3.6 改进的Chan-Vese模型基于水平集的实现 | 第36-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 血管树分割结果评价及分析 | 第39-54页 |
| 4.1 评价算法及指标 | 第39-40页 |
| 4.2 计算机合成图像的分割结果评价及分析 | 第40-46页 |
| 4.3 临床MRA图像的分割结果评价及分析 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第60-62页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参与项目 | 第62页 |